INSTITUTO DE ENSINO E PESQUISA PROGRAMA DE MESTRADO PROFISSIONAL EM ADMINITRAÇÃO DOUGLAS PULINI DA COSTA FATORES QUE INFLUENCIAM O ATRASO EM PROJETOS: ANÁLISE DE UM BUREAU DE CRÉDITO BRASILEIRO. SÃO PAULO 2023 DOUGLAS PULINI DA COSTA FATORES QUE INFLUENCIAM O ATRASO EM PROJETOS: ANÁLISE DE UM BUREAU DE CRÉDITO BRASILEIRO. Dissertação apresentada como parte dos requisitos para a obtenção do título de Mestre em Administração; Insper – Instituto de Ensino e Pesquisa. Orientador: Prof. André Duarte, Doutor. Coorientadora: Prof.ª Priscila Ribeiro, Doutora. São Paulo 2023 Costa, Douglas Pulini. Fatores que influenciam o atraso em projetos: Análise de um bureau de crédito brasileiro. Douglas Pulini da Costa – São Paulo, 2023. 76 folhas Dissertação (Mestrado) – Insper, 2023. Orientador: Prof. Dr. André Luís de Castro Moura Duarte Coorientadora: Prof. ª Dra. Priscila Fernandes Ribeiro 1. Projetos. 2. Atraso em Projetos. 3. Liderança. 4. Comunicação. 5. Método Híbrido de Gestão de Projetos. DOUGLAS PULINI DA COSTA FATORES QUE INFLUENCIAM O ATRASO EM PROJETOS: ANÁLISE DE UM BUREAU DE CRÉDITO BRASILEIRO. Dissertação apresentada como parte dos requisitos para a obtenção do título de Mestre em Administração; Insper – Instituto de Ensino e Pesquisa. Data de aprovação: 27/07/2023 ______________________________________________ Prof. Dr. André Luís de Castro Moura Duarte Orientador Insper ______________________________________________ Prof. ª Dra. Priscila Fernandes Ribeiro Coorientadora Insper ______________________________________________ Prof. PhD Vinicius Picanço Rodrigues Banca Examinadora Insper ______________________________________________ Prof. Dr. Fernando Coelho Martins Ferreira Banca Examinadora FGV À minha esposa e filho que me apoiaram ao longo desses dois anos. AGRADECIMENTOS Gostaria de expressar minha sincera gratidão a todas as pessoas que tornaram possível a conclusão deste trabalho. Em primeiro lugar, agradeço de coração aos meus pais e familiares, que sempre estiveram presentes e me apoiaram em cada passo da minha jornada acadêmica. Suas palavras de incentivo, amor e suporte foram essenciais para que eu pudesse chegar até aqui. Aos professores do Insper, em especial ao Professor André Duarte que me orientou ao longo desta jornada, direcionando e corrigindo a rota que foram essenciais para a realização deste trabalho e à Professora Priscila Ribeiro, pelas valiosas trocas de conhecimento e orientação sobretudo na parte analítica do projeto. Aos amigos do Insper, em especial ao Fábio Duran, Rodrigo Paiva e a Larissa Minella, pela parceria, companhia e colaboração em momentos de dificuldade e descontração. A presença de vocês tornou o caminho até aqui mais leve e agradável. Aos líderes desta organização, gostaria de expressar minha gratidão por terem aberto as portas da empresa para o desenvolvimento deste estudo e por todo o apoio e suporte oferecidos ao longo do processo. Gostaria de agradecer em especial ao Glauco Marchioni, pela sua disponibilidade e ajuda durante todo o processo de disponibilização das informações. Agradeço também ao Roberto Alfeu, pelo patrocínio e apoio ao longo de todo o período de desenvolvimento desta pesquisa. Não posso deixar de agradecer à equipe do PMO, que apoiou em na disponibilização dos dados e estruturação de documentos que facilitaram a análise deste trabalho, e aos gerentes de projetos desta organização, que se colocaram à disposição para acompanhar e questionar muitas conclusões e correlações encontradas neste trabalho. Sua colaboração foi fundamental para a conclusão deste trabalho. Por fim, não poderia deixar de agradecer à minha amada esposa, Iva, e ao meu querido filho, Guilherme, por serem meu porto seguro e fonte de motivação constante. Suas palavras de incentivo e paciência foram fundamentais para que eu superasse cada desafio e alcançasse esta etapa tão importante. A todos vocês, minha eterna gratidão. RESUMO Os projetos desempenham um papel crucial na implementação da estratégia organizacional, traduzindo-a em resultados concretos. O atraso na conclusão dos projetos pode ter impactos diretos no desdobramento da estratégia, resultando em atrasos na geração de valor para seus clientes. Compreender os fatores relacionados ao atraso em projetos pode trazer benefícios tangíveis às organizações, evitando ou minimizando a ocorrência de atrasos e proporcionando vantagens competitivas. Este estudo adotou uma abordagem dedutiva e utilizou a base de dados de uma única organização do segmento de bureau de crédito que é uma referência no mercado brasileiro. Foi empregado um método quantitativo, com análise de dados utilizando o modelo de regressão censurada ou modelo de regressão com variável dependente limitada. Os resultados revelaram que solicitações de mudanças durante a implementação dos projetos têm um impacto direto e positivo no atraso, ou seja, aumentam o atraso. Por outro lado, comunicação frequente e a longevidade na organização dos líderes do projeto impactam negativamente os atrasos. Além disso, observou-se que a adoção de uma abordagem híbrida de gestão de projetos modera a relação entre a comunicação e o tempo de experiência da liderança do projeto, resultando em um impacto negativo no atraso. Essas descobertas abrem possibilidades para explorar fatores secundários, como o tipo e o perfil de liderança nos projetos, bem como o uso de métodos híbridos para potencializar a geração de valor na entrega dos projetos, mitigando possíveis atrasos. Palavras-Chaves: Projetos, Atrasos em projetos, Liderança, Comunicação, Método Híbrido de Gestão de Projetos. ABSTRACT Projects play a crucial role in implementing organizational strategy, translating it into tangible outcomes. Project delays can have direct impacts on the unfolding of strategy, resulting in delays in generating value for customers. Understanding factors related to project delays can bring tangible benefits to organizations, avoiding or minimizing delays and providing competitive advantages. This study adopted a deductive approach and used the database of a single company in the credit bureau segment, which is a reference in the Brazilian market. A quantitative method was employed, with data analysis using the censored regression model or limited dependent variable regression model. The results revealed that change requests during project implementation have a direct and positive impact on delays, i.e., they increase delays. On the other hand, frequent communication and longevity of project leaders within the organization have a negative impact on delays. Furthermore, it was observed that adopting a hybrid project management approach moderates the relationship between communication and project leadership's experience, resulting in a negative impact on delays. These findings open up possibilities for exploring secondary factors, such as project leadership type and profile, as well as the use of hybrid approach to enhance value generation in project delivery, mitigating possible delays. Key Words: Projects, Project Delays, Leadership, Communication, Hybrid Project Management Approach. SUMÁRIO EXECUTIVO Introdução Um dos grandes desafios das organizações é se manter em alta junto com os seus stakeholders e acionistas, para isso é necessário que ela tenha visão estratégica, excelência operacional e ótimos produtos e serviços para se diferenciar de seus concorrentes. Desta forma o desdobramento da estratégia em ações práticas é fundamental para a geração de valor e a sua diferenciação no mercado. As organizações implementam a estratégia organizacional através de projetos, desta forma os projetos desempenham um papel fundamental na tradução e desdobramento da estratégia organizacional em resultados concretos. Neste cenário, a gestão de projetos torna-se uma disciplina essencial para as organizações, uma vez que a implementação da estratégia está intrinsecamente ligada à execução bem-sucedida de projetos. A maioria dos projetos implementados nas organizações enfrenta desafios de atrasos, que podem ser definidos como a diferença entre a data planejada para a conclusão do projeto e a data efetiva de conclusão bem-sucedida. No entanto, o atraso na conclusão dos projetos pode ter um impacto direto no desdobramento da estratégia das organizações, resultando em atrasos no alcance de vantagem competitiva e na geração de valor. A fim de dar mais governança ao desenvolvimento dos projetos as organizações adotam ferramentas, técnicas, métodos, metodologias e frameworks para garantir que os projetos sejam desenvolvidos atendendo ao prazo, escopo, qualidade e outros fatores. No entanto a adoção desses métodos e metodologias não necessariamente afetam positivamente as organizações. Diante desta mudança no ambiente corporativo algumas dúvidas surgiram sobre o nível de desempenho e entrega das equipes de projetos seriam iguais aos antes da adoção de um Método, Metodologia ou framework este estudo visa analisar esse tema. Proposta O objetivo deste estudo é investigar como as mudanças, frequência da comunicação, tempo de experiência e longevidade na organização dos líderes que atuam no projeto se relacionam com o atraso em projetos e se os métodos híbridos de gestão de projetos podem influenciar essa relação. Desta forma investigando se há uma relação direta desses fatores e se métodos híbridos de gestão poderiam influenciar esta relação com o atraso em projetos. A abordagem será dedutiva utilizando método quantitativo, através da análise dos dados de uma única organização. Os dados são do PMO (Project Management Office) ou Escritório de Projetos de um Bureau de Crédito Brasileiro entre os anos de 2018 e 2023. Contexto Organizações em busca de se tornarem mais competitiva estão alterando parte de suas entregas operacionais como melhoria de produtos e serviços para projetos, desta forma os projetos vêm sendo utilizados para melhorar do desempenho organizacional e no desdobrando a estratégia organização para os planos táticos e operacionais. Com isso os projetos vêm tendo grande importância dentro das organizações. Neste contexto a gestão de projetos se tornou uma área do conhecimento importante para as organizações, pois a entrega dos projetos são entrega diretas da estratégia da organização e atrasá-los irá impactar diretamente a competitividade das organizações. Diante desta expansão as empresas estão adotando adoção de um Método, Metodologia ou framework de forma a maximizar suas entregas e com isso seus desempenhos organizacionais, mas a dúvida se há um Método, Metodologia ou framework que seja mais eficaz está em aberto e pode ser melhor entendida com este estudo. Implicações Práticas Os achados deste estudo identificam e apontam elementos que podem influenciar os indicadores de sucesso dos projetos na área de tecnologia sugerindo aos gestores a possibilidade de identificá-las com antecedência e oferecendo a capacidade de antecipar-se a estes ou atuar para mitigá-los ou potencializá-los de forma a implementar projetos com maior êxito. Desta forma espera-se contribuir com as discussões sobre os assuntos e apontar possíveis direções para as organizações, com relação à implementação de projetos. LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1: Diagrama com as hipóteses. ..................................................................................... 31 Figura 2: Diagrama completo com as hipóteses e variáveis de controle. ................................ 38 Figura 3: Gráfico de quantidade de Projetos x Dias de Atraso. ............................................... 43 Figura 4: Gráfico frequência de Solicitação de Mudança para projetos que tiveram SM. ...... 45 LISTA DE TABELAS Tabela 1: Resumo das variáveis. ............................................................................................. 39 Tabela 2: Análise da quantitativa das variáveis Atraso, SM-QT, Experiência da liderança, Longevidade da liderança, Comunicação e Duração-Prev. ..................................................... 43 Tabela 3: Análise da frequência de solicitação de mudança por projeto. ................................ 45 Tabela 4: Análise da frequência por tipo de solicitação de mudança. ..................................... 46 Tabela 5: Análise da quantidade de reuniões de alinhamento. ................................................ 47 Tabela 6: Distribuição dos projetos conforme método de gestão. ........................................... 49 Tabela 7: Correlação entre as variáveis dependente e independe do modelo. ......................... 50 Tabela 8: Regressão do modelo. .............................................................................................. 52 Tabela 9: Resumo dos resultados das hipóteses. ..................................................................... 55 Tabela 10: Regressão do modelo considerando a soma dos tempos. ...................................... 76 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 14 2. REVISÃO DE LITERATURA E DESENVOLVIMENTO DAS HIPÓTESES ....... 18 2.1. GESTÃO DO CRONOGRAMA E ATRASO EM PROJETOS ............................. 18 2.1.1. MUDANÇAS E ATRASOS EM PROJETOS ....................................................... 20 2.1.2. COMUNICAÇÃO E OS ATRASOS EM PROJETOS ........................................ 22 2.1.3. LIDERANÇA EM PROJETOS E ATRASOS ...................................................... 23 2.2. MÉTODOS DE GESTÃO DE PROJETO ................................................................ 26 2.2.1. MÉTODOS PREDITIVOS(WATERFALL) .......................................................... 27 2.2.2. MÉTODOS ÁGEIS .................................................................................................. 28 2.2.3. MÉTODOS HÍBRIDOS .......................................................................................... 29 2.3. MODELO DO ESTUDO ............................................................................................ 30 3. METODOLOGIA ........................................................................................................... 32 3.1. MÉTODO DE ANÁLISE ............................................................................................ 32 3.2. DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS ............................................................................... 33 3.2.1. VARIÁVEL DEPENDENTE .................................................................................. 33 3.2.2. VARIÁVEIS INDEPENDENTES .......................................................................... 34 3.2.3. VARIÁVEIS DE CONTROLE E OUTRAS VARIÁVEIS .................................. 35 3.3. RESUMO DAS VARIÁVEIS E MODELO .............................................................. 38 3.4. ANÁLISE DE DADOS DE UM BUREAU DE CRÉDITO BRASILEIRO ........... 40 4. ANÁLISE E RESULTADOS ......................................................................................... 42 4.1. ANÁLISE DESCRITIVA DAS VARIÁVEIS ........................................................... 42 4.1.1. ANÁLISE DAS VARIÁVEL DEPENDENTE ...................................................... 42 4.1.2. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES .............................................. 44 4.1.3. ANÁLISE DAS CORRELAÇÕES ......................................................................... 49 4.2. ANÁLISE DA REGRESSÃO TOBIT ....................................................................... 51 4.3. ANÁLISES ADICONAIS E IMPLICAÇÕES .......................................................... 56 5. CONCLUSÃO ................................................................................................................. 57 6. REFERÊNCIAS .............................................................................................................. 61 7. ANEXO A: RESUMO DOS PRINCIPAIS ARTIGOS DE REFERÊNCIA .............. 71 8. ANEXO B: RESULTADO DAS ANÁLISES ADICIONAIS DA REGRESSÃO ...... 76 14 1. INTRODUÇÃO As organizações enfrentam grandes desafios para se manterem relevantes para seus clientes, stakeholders e acionistas, e para isso precisam ter visão estratégica, excelência operacional e oferecer produtos e serviços de qualidade para se destacar em relação aos concorrentes (BOGERS et al 2017). Com o objetivo de implementar suas estratégias de forma eficaz e se tornarem mais competitivas, as organizações estão se modificando através da melhoria de seus processos e da introdução de novos produtos e serviços (SCHULTZ, SLEVIN e PINTO, 1987). Dessa forma, os projetos vêm assumindo uma grande importância dentro das organizações (MEREDITH e MANTEL, 2003). No cenário atual, a gestão de projetos tornou-se uma disciplina essencial para as organizações, uma vez que a implementação da estratégia está intrinsecamente ligada à execução bem-sucedida de projetos. Os projetos desempenham um papel fundamental na tradução e desdobramento da estratégia organizacional em resultados concretos (PATANAKUL e SHENHAR, 2012). Por meio dos projetos, as empresas desenvolvem e implementam iniciativas que impulsionam o crescimento, a inovação e a vantagem competitiva (GERALDI, MAYLOR e WILLIAMS, 2011). De acordo com Kerzner (2006 e 2017), a implantação da disciplina de gestão de projetos em uma organização deve trazer resultados positivos para o negócio. Ainda de acordo com Kerzner (2017), a gestão de projetos desempenha um papel crucial na busca pelo sucesso organizacional, permitindo o planejamento, a execução e o controle das atividades necessárias para alcançar objetivos específicos. No entanto, um dos principais desafios enfrentados na gestão de projetos é a gestão do tempo, uma vez que a efetividade e a qualidade do projeto podem ser diretamente impactadas por atrasos (TURNER e MÜLLER, 2005). Desta forma, a gestão adequada do tempo é essencial para as organizações, uma vez que a ocorrência de atrasos nos projetos pode afetar diretamente o desdobramento da estratégia de uma organização. Estudos mais recentes também enfatizam a importância de uma gestão eficaz de projetos para enfrentar esses desafios, identificando os fatores que influenciam o atraso em projetos como um dos aspectos cruciais (GEMINO; HORNER REICH; SERRADOR, 2021) Diversos fatores podem contribuir para a ocorrência de atrasos em projetos, e a literatura oferece diversas abordagens sobre esse tema. Conforme Söderlund (2004), a falta de planejamento adequado é um dos principais motivos que podem levar ao atraso de projetos. Por outro lado, Hammad et al. (2014) indicam que mudanças no escopo do projeto são uma fonte significativa de atrasos. Conflitos e disputas podem igualmente contribuir para esse problema 15 (KUMARASWAMY e CHAN, 1998), assim como recursos insuficientes (SHENHAR et al., 2001) e dependência de terceiros (LIU et al., 2010) envolvidos no projeto. Além disso, vale a pena destacar que o ambiente de projetos vem mudando com o surgimento de novas abordagens no gerenciamento de projetos, como os métodos ágeis e híbridos (SERRADOR e PINTO, 2015). Essas abordagens têm ganhado popularidade devido à sua capacidade de lidar com mudanças rápidas e complexas no ambiente de negócios, permitindo uma maior flexibilidade e adaptabilidade na execução de projeto, podendo influenciar a gestão dos projetos (GEMINO; HORNER REICH; SERRADOR, 2021). Este estudo visa aprofundar a análise dos atrasos em projetos em três aspectos, o primeiro sendo as solicitações de mudanças como um fator que pode gerar atrasos significativos na entrega de um projeto (TURNER e MULLER, 2005). O segundo será a comunicação, evidências sugerem que a falta de comunicação efetiva pode ser um elemento chave na causa de atrasos em projetos. Pinto e Slevin (1988) afirmam que a comunicação é um fator crítico de sucesso na gestão de projetos e sua ausência pode resultar em falhas na execução dos projetos. Por fim o terceiro aspecto será composto pela falta de experiência da liderança e a longevidade na organização, o primeiro podendo levar a decisões inadequadas e consequentes atrasos nos projetos (SANG et al., 2018). A longevidade na organização também pode afetar a capacidade do gestor em lidar com problemas e tomar decisões eficazes (CLELAND e IRELAND, 2007). A solicitação de mudança em projetos é um tema frequente e pode ter um impacto significativo no atraso da entrega (BAASHAR et al., 2020; TURNER e MULLER, 2005). Para minimizar esse impacto, é fundamental que os projetos tenham processos bem definidos de solicitação e análise de mudanças, além de uma comunicação clara e efetiva entre os membros da equipe (PMBOK 6ª Ed. PMI, 2017). A comunicação em projetos também é um fator importante para o sucesso da gestão de projetos, uma vez que as informações precisam ser compartilhadas de forma clara e objetiva entre os membros da equipe e os stakeholders envolvidos. Podendo influenciar diretamente na qualidade das entregas e no cumprimento dos prazos (KERZNER, 2006; PMBOK 6ª Ed. PMI, 2017). Por isso, é fundamental que as equipes de projetos tenham um canal de comunicação efetivo e que a liderança promova uma cultura de comunicação aberta e transparente. A longevidade na organização e a experiência dos membros da equipe podem impactar significativamente na performance do projeto. Segundo Kerzner (2006), a experiência da equipe é um fator importante para o sucesso do projeto, uma vez que membros experientes tendem a ser mais efetivos na solução de problemas e na tomada de decisões. 16 Na gestão de projetos, a liderança desempenha um papel fundamental na condução do projeto. O papel do Product Owner (PO), do líder técnico e do Gerente de Projeto (GP) é de extrema importância na garantia do sucesso do projeto (PMBOK 6ª Ed. PMI, 2017; TURNER e MÜLLER, 2005). Cada um desses papéis possui responsabilidades específicas na condução do projeto, e a integração desses papéis pode garantir um melhor resultado. Neste contexto, esses três papeis representam a liderança que acompanha e direciona o time para que o objetivo do projeto seja atingido. Os métodos de gestão de projetos podem influenciar em todos os aspectos mencionados anteriormente. Métodos como tradicional cascata (Waterfall), o ágil (Scrum) e os híbridos, que combinam aspectos de diferentes abordagens, podem impactar diretamente no tempo de entrega, na comunicação entre as equipes, na experiência dos membros da equipe e na liderança do projeto (AGILE ALLIANCE, 2018; PMI, 2017; SERRADOR e PINTO, 2015). Portanto, a gestão de projetos é uma área que envolve diversas variáveis e requer um olhar sistêmico para garantir o sucesso dos projetos (KAISER et al, 2015). A combinação de processos bem definidos, comunicação clara e efetiva, equipe experiente, liderança engajada e o uso de métodos adequados para a gestão de projetos podem ser fatores determinantes para garantir a entrega de projetos no prazo e com a qualidade esperada (CICMIL et al.2017). Nesse sentido, é importante investigar como a quantidade de solicitações de mudanças, comunicação, experiência da liderança e a longevidade na organização se relacionam com os atrasos em projetos e se os métodos híbridos de gestão de projetos podem moderar essas relações. Esta pesquisa procura entender os fatores que podem influenciar os atrasos em projetos, desta forma segue abaixo a questão principal e na sequencias suas subquestões: Quais fatores impactam os atrasos em projetos? • As solicitações de mudanças impactam diretamente os atrasos em projetos? • A comunicação frequente impacta diretamente os atrasos em projetos? • O tempo de experiência da liderança do projeto impacta diretamente os atrasos em projetos? • A longevidade da liderança na organização impacta diretamente os atrasos em projetos? • O uso de métodos híbridos modera (amplificam ou não) o impacto dos fatores acima nos atrasos em projetos? 17 Desta forma, para responder a essas questões será realizado uma análise de dados de uma única organização com abordagem dedutiva utilizando o método quantitativo. Para análise dos dados, será empregado o modelo de regressão censurada ou modelo de regressão variável dependente limitada (Tobit). A escolha do modelo de regressão censurada foi motivada pela natureza dos dados analisados, que representam os dias de atraso em projetos. Neste estudo, os atrasos em projetos são sempre valores positivos, e quando um projeto é entregue antes do prazo estimado, o atraso registrado é igual a zero na base de dados. Para o desenvolvimento desta pesquisa será analisado de forma quantitativa os projetos realizados em um Bureau de Crédito Brasileiro, esta organização é uma das maiores empresas de gestão e inteligência de dados para o comércio brasileiro presente em mais de 2 milhões de pontos de venda, presente em todos os estados brasileiros e tem a maior capilaridade do mercado. Será utilizado a base de dados do PMO (Project Management Office) ou Escritório de Projetos desta organização e os dados analisados serão exclusivamente dos projetos concluídos entre os anos de 2018 e 2023, cabe ressaltar que este PMO é altamente reconhecido no segmento de gestão de projetos inclusive sendo premiado em alguns concursos desse segmento. Com base em estudos anteriores, coletados de dados de projetos da empresa que será objeto desta pesquisa e aplicação de metodologias de análise de dados, espera-se que esta dissertação possa contribuir para aprimorar a gestão de projetos, fornecendo subsídios para a identificação e gerenciamento dos fatores que impactam o atraso em projetos (NOOR et al, 2022; AALTONEN, Kirsi; KUJALA, Jaakko, 2016; WEIGELT e SARKAR, 2012; GEWALD, 2010). Além disso, a pesquisa pode incentivar estudos futuros sobre o tema, contribuindo para o avanço do conhecimento em gestão de projetos. O trabalho foi organizado em cinco seções, sendo esta, a introdução. Na próxima seção, será realizada uma revisão de literatura e hipóteses que abordam a gestão do cronograma e atrasos em projetos, mudanças e atrasos em projetos, a influência da comunicação e a correlação com atrasos nos projetos, os três principais membros da equipe de liderança em projetos, a relação entre tempo médio de experiência e tempo de médio da longevidade na organização da liderança e os atrasos em projetos, bem como as abordagens preditivas e híbridas podem influenciar a gestão do projeto. Na seção seguinte, será apresentada a metodologia adotada neste estudo. Na quarta seção, serão discutidos a modelagem de dados, os dados coletados e a análise descritiva desses dados, concluindo com a apresentação das variáveis. Finalmente, a quinta seção apresentará as conclusões do trabalho, suas contribuições para a teoria e a prática, bem como as limitações do trabalho e possíveis oportunidades para pesquisas futuras. 18 2. REVISÃO DE LITERATURA E DESENVOLVIMENTO DAS HIPÓTESES Esta seção está estruturada da seguinte forma: Na primeira subseção será apresentada a gestão do cronograma e como o atraso impacta os projetos e é administrada pelos gerentes de projetos, na subseção seguinte será exposto como surgem as mudanças nos projetos e como isso pode impactar a gestão do projeto e em particular o atraso em projetos. A terceira subseção mostrará o que a literatura apresenta sobre a comunicação entre o time de projetos e sua importância, na sequência serão apresentados os três líderes do time do projeto suas funções e a importância deles para o sucesso do projeto. Na quinta subseção será demostrado o consenso que a literatura e o mercado correlacionam sobre tempo de experiência, longevidade na organização da liderança e a performance nos projetos, a penúltima subseção versará os métodos, metodologias e framework para gestão de projetos e se pode haver uma relação de qual delas pode gerar mais sucesso ou menos atraso em um projeto. Por fim, a última subseção apresentará o modelo a ser estudado e suas correlações, juntamente com as hipóteses apresentadas ao longo das subseções anteriores. No anexo A consta a tabela resumo com os artigos de referência desta pesquisa e como ele contribui para a construção das hipóteses. 2.1. GESTÃO DO CRONOGRAMA E ATRASO EM PROJETOS De acordo com o PMBOK 6ª Ed. (PMI, 2017), a gestão do cronograma é composta por processos necessários para gerenciar o cronograma de um projeto. Isso inclui o desenvolvimento de um cronograma detalhado, que leva em consideração as interdependências entre as atividades do projeto. Abaixo seguem os passos para a construção e um cronograma de projeto: 1. Planejar o gerenciamento do cronograma: Define as políticas, os procedimentos e a documentação para planejar, desenvolver, gerenciar, executar e controlar o cronograma do projeto. 2. Definir as atividades: Identifica e documenta as atividades específicas que devem ser realizadas para produzir as entregas do projeto. 3. Sequenciar as atividades: Identifica e documenta as relações lógicas entre as atividades do projeto. 4. Estimar a duração da atividade: Estima a quantidade de períodos de trabalho necessários para concluir cada atividade com os recursos estimados. 5. Desenvolver o cronograma: Analisa as sequências das atividades, suas durações, recursos necessários e restrições do cronograma para criar o cronograma do projeto. 19 Esses processos são interdependentes e estão relacionados à gestão do cronograma, que é uma parte essencial do gerenciamento de projetos bem-sucedidos (PMBOK 6ª Ed. PMI, 2017). De acordo com Gharehbaghi e Mcmanus (2003), um eficiente gerenciamento do cronograma é fundamental para o sucesso de um projeto. Para isso, é necessário contar com um sistema de cronograma bem definido, que possua uma grande riqueza de detalhes e revele todos os itens que afetam no desenvolvimento do trabalho, incluindo a duração, o custo e os recursos necessários. Além disso, é importante que o cronograma estabeleça uma relação entre as tarefas dependentes, para garantir um melhor controle das atividades e do projeto como um todo (CARVALHO et al., 2018). Tendo um cronograma atualizado o Gerente do Projeto deve sempre monitorar continuamente e ajustá-lo conforme necessário para garantir que o projeto seja concluído dentro do prazo previsto. A gestão do cronograma é uma parte importante do gerenciamento geral do projeto e desempenha um papel importante na entrega bem-sucedida de um projeto (SILVA e CARVALHO, 2018). Gerenciar o cronograma em projetos é uma tarefa crucial, porém, ainda representa um obstáculo significativo para acadêmicos e gerentes de projetos. Os atrasos em projetos são frequentemente apontados como um grande desafio a ser enfrentado, especialmente em projetos de construção civil, que são complexos e envolvem muitos recursos humanos e altos volumes de stakeholders. Foi identificado que a falta de planejamento adequado, a mudança no escopo do projeto e a falta de recursos são algumas das principais causas de atrasos (ASSAF AL-HEJJI, 2006). Já em projetos de tecnologia, as principais causas de atrasos podem ser atribuídas a uma série de fatores. Dentre eles, destacam-se: requisitos incompletos ou mal definidos, mudanças nos requisitos do projeto, problemas na gestão do projeto, como a falta de um método adequado à cultura organizacional ou ao modelo de trabalho, questões relacionadas à qualidade, como codificações que não atendem às demandas ou requisitos do cliente, escassez de recursos adequados para a execução do projeto, falta de comunicação efetiva, carência de experiência na equipe do projeto e problemas com fornecedores (IRIARTE e BAYONA, 2020; PAPAJOHN et al., 2018). Ao analisar as causas mais comuns de atrasos em projetos que seguem a metodologia waterfall, pode-se identificar que requisitos incompletos, mal definidos ou falhas na análise e definição de requisitos podem levar a retrabalhos e, consequentemente, a atrasos (KASAULI et al., 2021). Além disso, a falta de planejamento adequado ou um plano de projeto não 20 detalhado e irrealista podem gerar a necessidade de replanejamento (HWANG e NG, 2013). Mudanças frequentes no escopo do projeto também são um fator que pode produzir atrasos nas entregas. Por fim, mas não limitando-se a essas causas, falhas na comunicação ou uma comunicação inadequada entre a equipe do projeto, os stakeholders e os usuários finais podem levar a mal-entendidos, retrabalhos e, consequentemente, a atrasos na entrega do projeto (USMAN et al., 2016). No caso do uso de metodologias ágeis estudos indicam que os principais motivos de atraso em projetos são semelhantes aos da metodologia Waterfall, como a falta de experiência em metodologias ágeis e escopo mal definido (GANDOMANI e ZULZALIL, 2014; LEE e XIA, 2010). Além disso, problemas de comunicação (HOSSAIN et al., 2009), dependência de terceiros (HOSSAIN et al., 2009) e falta de planejamento adequado das sprints (SERRADOR e PINTO, 2015) também são apontados como causas comuns de atrasos em projetos ágeis. Analisando os projetos híbridos, a literatura afirma que a falta de alinhamento entre as equipes de desenvolvimento e de negócios é um dos principais motivos de atraso em projetos (SITHAMBARAM et al., 2021). A falta de clareza sobre os objetivos do projeto também pode levar a atrasos, (ZASA, PATRUCCO e PELLIZZONI, 2020). A falta de planejamento adequado é outra causa comum de atrasos em projetos híbridos (BAIRD e RIGGINS, 2012). Além disso, a complexidade inerente a projetos híbridos pode tornar mais difícil o gerenciamento do projeto e a tomada de decisões (PAPADAKIS e TSIRONIS, 2020). Dentro deste estudo, o atraso será nossa variável dependente, desta forma será analisado se ela será afetada pelas variáveis independentes (CRESWELL, 2017) que serão revisadas a seguir. 2.1.1. MUDANÇAS E ATRASOS EM PROJETOS Mudança e solicitação de mudança em projeto são temas amplamente discutidos na literatura sobre gerenciamento de projetos, de acordo com o PMBOK 6ª Ed. (PMI, 2017), mudança em projeto é uma variação ou desvio de um plano ou especificação aprovada para um projeto (HORNSTEIN, 2015). As mudanças podem ser solicitadas por diferentes partes interessadas, como clientes, patrocinadores, membros da equipe, entre outros (BESTEIRO et al, 2015). As solicitações de mudança podem ser feitas em diferentes etapas do projeto e são geralmente registradas em um documento formal chamado de Registro de Solicitação de Mudança. 21 Segundo Kerzner (2017), a mudança em projeto pode ser classificada em três categorias: mudanças corretivas, mudanças preventivas e mudanças evolutivas. As mudanças corretivas são aquelas necessárias para corrigir problemas identificados no projeto. As mudanças preventivas são aquelas realizadas para evitar que problemas ocorram no futuro. Já as mudanças evolutivas são aquelas que visam melhorar o projeto, acrescentando novos requisitos ou funcionalidades. O gerenciamento de mudanças em projeto é uma parte importante do gerenciamento de projetos e é essencial para garantir que o projeto seja concluído dentro do escopo, prazo e custo definidos. Segundo o PMBOK 6ª Ed. (PMI, 2017), o gerenciamento de mudanças em projeto envolve quatro processos principais: solicitação de mudança, avaliação de mudança, decisão de mudança e implementação de mudança. A solicitação de mudança é o processo de documentar, avaliar e priorizar as solicitações de mudança. A avaliação de mudança envolve a análise dos impactos da mudança no projeto e a identificação das opções alternativas. A decisão de mudança envolve a aprovação ou rejeição da solicitação de mudança. Finalmente, a implementação de mudança envolve a execução da mudança aprovada e a atualização dos documentos de projeto relevantes. Alguns autores argumentam que a solicitação de mudança em projeto pode ser vista como uma oportunidade de melhorar o projeto. Segundo Ward e Chapman (2003), as solicitações de mudança podem ser usadas para melhorar a qualidade do projeto, reduzir riscos, melhorar o desempenho do projeto e aumentar a satisfação do cliente. No entanto, as mudanças em projeto também podem ter impactos negativos. Segundo Aaltonen e Kujala (2010), as mudanças em projeto podem levar a atrasos, custos adicionais, conflitos entre as partes interessadas e redução da qualidade do projeto (AHSAN E GUNAWAN, 2010). Dessa forma, é importante que a gestão de mudanças e solicitações de mudança seja realizada de forma eficiente para garantir o sucesso do projeto. Para isso, podem ser utilizadas ferramentas como o registro de mudanças, a análise de impacto e a avaliação das solicitações de mudança (KLOPPENBORG, 2018). A partir desses referenciais, entende-se a seguinte hipótese: Hipótese 1: A solicitação de mudança exerce uma influência direta e positiva no atraso do projeto, desta forma quanto maior a quantidade solicitações de mudanças maior será o atraso em um projeto. 22 2.1.2. COMUNICAÇÃO E OS ATRASOS EM PROJETOS O processo de comunicação que envolve a troca de informações entre dois ou mais interlocutores por meio de signos e regras semióticas mutuamente entendíveis. Trata-se de um processo social primário básico que permite criar e interpretar mensagens que provocam uma resposta (DEUZE e MCQUAIL, 2020; GRIFFIN, 2006). Os componentes para que se ocorra a comunicação são: o emissor, o receptor, a mensagem, o canal de propagação, o código, a resposta (feedback) e o ambiente onde o processo comunicativo se realiza. Com relação ao ambiente, o processo comunicacional pode sofrer interferência do ruído e a interpretação e compreensão da mensagem está subordinada ao repertório (DEVITO, 2017). O grande desafio das organizações é evitar ruídos na comunicação. Estudos recentes mostram que a comunicação é um dos fatores que geram maior atraso em projetos (PWC - Insights and Trends: Current Portfolio, Programme, and Project Management Practices, 2018) desta forma a comunicação se torna um item de Extrema importância na gestão dos projetos sendo inclusive um capítulo à parte dentro do PMBOK 6ª Ed. (PMI, 2017), neste capítulo são descritos processos, ferramentas, e técnicas para melhorar a comunicação dentro dos projetos e como essa comunicação deve fluir em todos os níveis da organização e seus Steakholders. Há vários métodos para realizar a comunicação dentro dos projetos, nesta revisão de literatura foi restringida a comunicação interna do time do projeto, desta forma a comunicação interna pode ser realizada de várias maneiras ligações telefônicas, reuniões, dinâmicas, quadro de avisos, stand-ups meetings, kamban, mas mais que canais de comunicação o mais importante é o conteúdo dessa comunicação (CHRISTENSON e WALKER, 2008; PINTO e PRESCOTT, 1988). Para a comunicação com o time do projeto deve ser levado em conta não só fatores como canais de comunicação ou forma de comunicação, mas o público-alvo da comunicação, pois dependendo do público-alvo da comunicação, o interlocutor deve ser mais ou menos diretivo, orientativo ou assertivo. Cada membro do time do projeto possui um nível de maturidade, aprendizado, conhecimento, formação, cultura ou geração e essas diferenças devem ser levadas em conta na gestão desta comunicação, pois dependendo do caso pode ser necessário uma comunicação individualizada a fim de se obter o potencial máximo daquele colaborador dentro de um projeto (ZULCH, 2014). O foco da comunicação deve ser na resolução de problemas para criar uma cultura de “time”, a fim de motivar e orientar a equipe a ter padrões comportamentais focados na entrega dos requisitos do projeto (PINTO e PRESCOTT, 1988). Pinto e Prescott (1988) e Christenson 23 e Walker (2008) relatam que a comunicação eficaz de uma visão clara, bem articulada e convincente do projeto está associada ao sucesso do projeto. Além disso Korzaan (2009) indica que o comprometimento com os objetivos do projeto está associado ao desempenho do projeto. Isso reforça a teoria que prevê que a comunicação está associada ao desempenho (LOCKE e LATHAM, 1990). A partir desses referenciais, entende-se a seguinte hipótese: Hipótese 2: A frequência na comunicação exerce uma influência direta e negativa no atraso do projeto, desta forma quanto mais frequente a comunicação entre os líderes e o time do projeto menor será o atraso no projeto. 2.1.3. LIDERANÇA EM PROJETOS E ATRASOS Em todos os projetos existem um grupo de líderes que irá implementá-lo, assim preconiza o PMBOK 6ª Ed. (PMI, 2017), pois os projetos são feitos por pessoas. Neste sentido a liderança do projeto pode ser dívida em 3 papéis, o primeiro o PO (Product Owner) do projeto ou demandante do projeto, a Liderança Técnica (LT) que lidera a implementação do projeto e por fim é designado um Gerente de Projeto (GP) que conduzirá o time do projeto a entregar o escopo com sucesso (TURNER; MÜLLER, 2005). No entanto um projeto não se limita a esses três papeis (AMMETER e DUKERICH, 2002), mas estas três posições são importantes para o sucesso de qualquer projeto e será o foco deste estudo. O papel do Product Owner (PO) em projetos ágeis é fundamental para o sucesso do projeto. O PO é responsável por definir e priorizar os requisitos do projeto e manter a visão do produto em mente durante todo o ciclo de vida do projeto (SUTHERLAND e SCHWABER, 2013). Além disso, o PO atua como um representante do cliente, fornecendo informações sobre as necessidades dos usuários e feedbacks para a equipe de desenvolvimento. A gestão eficiente do backlog é importante para o sucesso do projeto, e o PO é responsável por gerenciá-lo. O backlog é composto por uma lista de itens que precisam ser desenvolvidos para que o produto seja entregue com qualidade e dentro do prazo. A definição clara e precisa dos itens do backlog é um caminho crítico para o sucesso do projeto (COHN, 2010). O PO também é responsável por garantir que o projeto atenda aos objetivos estratégicos da organização, bem como às necessidades do cliente (KNIBERG, 2015). Isso significa que o PO deve ter uma compreensão clara das metas de negócios da organização e trabalhar para garantir que o projeto atenda a essas metas. 24 O líder técnico é responsável por orientar e liderar a equipe técnica na implementação das atividades do projeto (COOKE-DAVIES, 2002). Ele tem uma compreensão aprofundada das tecnologias e ferramentas necessárias para realizar as atividades do projeto e, portanto, é responsável por garantir que essas tecnologias sejam usadas de forma eficaz para atender aos requisitos do projeto. Além disso, o líder técnico é responsável por garantir que a equipe técnica esteja alinhada com as expectativas do PO em relação ao produto do projeto (THITE, 1999). Ele deve ser capaz de traduzir os requisitos do PO em soluções técnicas tangíveis e gerenciáveis e garantir que essas soluções sejam implementadas corretamente pela equipe técnica. Portanto, a função do líder técnico é fundamental para o sucesso do projeto, pois ele é responsável por garantir que as atividades técnicas sejam implementadas de acordo com os requisitos do projeto e do PO, além de manter a equipe técnica alinhada e focada nos objetivos do projeto (GEMINO et al., 2021; PINTO e PRESCOTT, 1988). O gerente de projetos tem um papel crucial para o sucesso do projeto, pois é responsável por garantir que o projeto seja entregue no prazo, dentro do orçamento e de acordo com os requisitos definidos. Além disso, ele é responsável por liderar a equipe do projeto e coordenar e comunicar as atividades de todas as partes interessadas, incluindo patrocinadores, clientes e outras partes interessadas relevantes (KERZNER, 2006; MAXIMIANO, 1997). O gerente de projetos deve ter habilidades de comunicação efetiva para garantir que as informações relevantes sejam compartilhadas entre todas as partes interessadas, reduzindo assim os riscos de problemas de comunicação e conflitos no projeto (KENDRICK, 2015). Para garantir o sucesso do projeto, o gerente de projetos também deve ser capaz de gerenciar riscos e incertezas associados ao projeto. Ele deve estar preparado para lidar com possíveis atrasos, mudanças de escopo e outros imprevistos que possam surgir ao longo do ciclo de vida do projeto (SHENHAR e DVIR, 2007). Entre as principais atividades do gerente de projetos, e que deve ser dada a devida atenção, é disseminar e integrar as informações de todas as partes integradas: divulgar premissas, alinhar escopo e interesses, integrar áreas a fim de apoiar na entrega dos requisitos do projeto (PINTO e PRESCOTT, 1988). A importância dessa atividade é tal que, segundo o PMI Survey (2012), problema de comunicação é o mais frequente na gestão de projetos. Portanto, o gerente de projetos deve ser um líder habilidoso, capaz de antecipar e mitigar riscos, resolver conflitos e inspirar a equipe do projeto a alcançar seus objetivos (BELBIN, 2010). Algo consonante na literatura é que quanto maior o nível de experiência de um colaborador, maior a facilidade de ele exercer suas atividades e maior será o desempenho dele naquela entrega, este conceito é chamado de “curva de aprendizagem” e foi descrito pela primeira vez pelo psicólogo alemão Hermann Ebbinghaus, em 1885. A contribuição principal 25 da teoria é que a eficiência em cumprir uma atividade aumenta à medida que o indivíduo exerce aquela atividade mais vezes e por mais tempo. Estudos indicam que o tempo de experiência pode ser um fator determinante para o sucesso de projetos. Conforme afirmado por Shenhar e Dvir (2007), a experiência prévia em gestão de projetos é um dos principais fatores para o sucesso em projetos complexos. Por outro lado, a falta de experiência pode levar a um aumento de riscos e falhas no projeto (THOMAS e MENGEL, 2008). Já a longevidade dos profissionais na organização pode ser relevante para o desempenho do projeto, pois pode influenciar a familiaridade com os processos internos, a cultura organizacional, a rede de relacionamentos e o conhecimento específico do negócio durante o processo de comunicação e tomada de decisão (TURNER e MULLER, 2005). Vários estudos têm sido realizados para examinar a relação entre o tempo de experiência, longevidade na organização e a performance na gestão de projetos. Por exemplo, um estudo realizado por Baccarini e Archer (2001) analisou a relação entre o tempo de experiência e a performance de gerentes de projetos na Austrália, os resultados mostraram que o tempo de experiência tem uma correlação positiva com a performance dos gerentes de projetos, ou seja, quanto mais tempo de experiência, melhor a performance. Outro estudo realizado por Shenhar et al. (2001) analisou a relação entre o tempo de experiência e a longevidade na organização e a performance de gerentes de projetos em projetos de alta tecnologia, os resultados demostraram que a longevidade na organização tem uma correlação positiva com a performance, mas o tempo de experiência não apresentou uma correlação significativa com a performance. Além disso, um estudo realizado por Zuo et al. (2018) examinou a relação entre o tempo de experiência e a longevidade na organização na performance de gerentes de projetos na China, os resultados, são similares ao Shenhar et al. (2004), mostraram que a longevidade na organização tem uma correlação positiva com a performance dos gerentes de projetos, enquanto o tempo de experiência não apresentou uma correlação significativa com a performance. Por fim, Shenhar et al. (2007) examinaram a relação entre o tempo de experiência e a longevidade na organização e a performance de gerentes de projetos em projetos de alta complexidade, os resultados demostraram novamente que a longevidade na organização tem uma correlação positiva com a performance dos gerentes de projetos, mas novamente o tempo de experiência não apresentou uma correlação significativa com a performance No entanto, é importante destacar que a relação entre tempo de experiência e a longevidade na organização com o desempenho em projetos pode ser influenciada por outros 26 fatores, como a complexidade do projeto, a cultura organizacional, a liderança e as habilidades individuais dos profissionais envolvidos. A partir desses referenciais, têm-se as duas hipóteses abaixo: Hipótese 3: O tempo médio de experiência dos três líderes do projeto, não exerce influência nos atrasos em projetos, desta forma independentemente do tempo de experiência não haverá alteração no atraso no projeto. Hipótese 4: O tempo médio da longevidade na organização dos três líderes do projeto, exerce uma influência direta e negativa nos atrasos em projetos, desta forma quanto maior o tempo de empresa menor será o atraso no projeto. 2.2. MÉTODOS DE GESTÃO DE PROJETO A gestão de projetos é uma área que busca aprimorar a eficiência na execução de atividades e projetos. Para isso, utiliza-se um conjunto de boas práticas, conhecidas como metodologias, métodos ou frameworks (GEMINO et al., 2021; TURNER e MÜLLER, 2005). Essas abordagens oferecem orientações, técnicas e ferramentas para planejar, executar e controlar projetos, garantindo que sejam concluídos dentro do prazo, do orçamento e com qualidade. Além disso, a aplicação dessas metodologias é capaz de tornar a gestão dos projetos cada vez mais estratégica e alinhada às necessidades do negócio, uma vez que fornecem norteadores, processos e padrões (TURNER 2004; ARCHER e GHASEMZADEH, 1999). Contudo, a escolha da metodologia, método ou framework a ser utilizado deve ser feita com base nas características do projeto, contexto organizacional e nas necessidades dos stakeholders envolvidos. Esse cuidado é fundamental para garantir uma gestão de projetos efetiva e alinhada às estratégias da organização (YAZICI, 2020). Cada projeto possui particularidades que podem influenciar na escolha da metodologia a ser aplicada, como o tipo de atividade a ser desenvolvida, o tamanho da equipe, o tempo disponível e a complexidade do projeto. Portanto, é importante avaliar cuidadosamente as opções disponíveis e escolher a metodologia mais adequada. Dentre os diversos frameworks de mercado, os três principais modelos de gestão de projetos são: o modelo preditivo ou waterfall, o modelo ágil e os modelos Híbridos ou Flexíveis. O modelo preditivo é uma abordagem tradicional e sequencial, em que as atividades são executadas de forma linear, com o planejamento detalhado no início do projeto (DECARLO, 27 2010; SHENHAR e DVIR, 2007). O modelo ágil, por sua vez, é uma abordagem iterativa e incremental, que valoriza a colaboração e a adaptação às mudanças (SERRADOR e PINTO, 2015). Já os modelos híbridos ou flexíveis combinam as características dos modelos preditivo e ágil, com o objetivo de otimizar a gestão do projeto de acordo com suas particularidades (GEMINO; HORNER REICH; SERRADOR, 2021). 2.2.1. MÉTODOS PREDITIVOS(WATERFALL) O modelo waterfall, também conhecido como modelo cascata ou preditivo, é uma das metodologias mais antigas e utilizadas na gestão de projetos (BOEHM, 1988). Ele foi desenvolvido no final dos anos 60 e é caracterizado pela sua abordagem sequencial e linear, onde cada etapa do projeto é concluída antes de se passar para a próxima (PMBOK 6ª Ed. PMI, 2017). Por vários anos, os projetos usaram uma coleção de práticas e metodologias para serem gerenciados que podem se chamar de métodos preditivos ou cascata (LARMAN e BASILI, 2003). A abordagem preditiva é definida por formas de planejamento de projetos lineares e previsíveis, de forma que seguindo um passo a passo de atividades atingirá o objetivo do projeto (ŠPUNDAK, 2014; DECARLO, 2010; SHENHAR e DVIR, 2007; WYSOCKI, 2007). Uma das vantagens do modelo waterfall é que ele fornece uma estrutura clara para o gerenciamento de projetos, permitindo que os gerentes possam planejar e controlar as atividades do projeto de forma mais eficiente (ARDUIN et al., 2015). Além disso, o modelo waterfall também é útil para projetos em que o cliente tem uma visão clara do produto do projeto que deseja e não precisa de muitas iterações durante o processo de desenvolvimento (PRESSMAN e MAXIM, 2021). Como referência desses métodos, há diversos institutos que são referência nas boas práticas na gestão de projetos waterfall como exemplo o Prince2 (AXELOS, 2017). Prince2 é uma metodologia de gerenciamento de projetos desenvolvida no Reino Unido em 1989 e aprimorada desde então. O acrônimo significa PRojects IN Controlled Environments (Projetos em Ambientes Controlados) e é amplamente utilizado em projetos governamentais e privados em todo o mundo. Prince2 é baseado em sete princípios, sete temas e sete processos que fornecem orientação para o gerenciamento de projetos em todas as fases do projeto, desde o início até o encerramento. A International Project Management Association (IPMA) desenvolveu um modelo de competências em gerenciamento de projetos, que é uma estrutura ampla que define as habilidades, conhecimentos e comportamentos necessários para o sucesso em projetos. O modelo de competências é composto por quatro áreas: técnicas, 28 comportamentais, contextuais e de liderança. Cada uma dessas áreas é dividida em vários elementos que são considerados importantes para a realização de projetos de sucesso. Por fim, tem-se o PMI (Project Management Institute) e seu guia o PMBOK (Project Management Body of Knowledge), que é um guia de boas práticas em gestão de projetos que fornece um conjunto de diretrizes e processos que ajudam os gerentes de projeto a planejar, executar, monitorar e controlar projetos de forma eficaz. O PMBOK é amplamente utilizado por profissionais de gerenciamento de projetos em todo o mundo como referência para o desenvolvimento de suas habilidades e conhecimentos. Apesar de suas limitações, o modelo waterfall ainda é amplamente utilizado em diversas áreas da gestão de projetos, especialmente em projetos de engenharia, construção civil, desenvolvimento de software e em setores regulados, como o farmacêutico (BOEHM, 1988). 2.2.2. MÉTODOS ÁGEIS Os métodos ágeis têm se tornado cada vez mais populares na gestão de projetos, especialmente em empresas de tecnologia, pois são considerados mais flexíveis e adaptáveis às mudanças constantes do mercado (KERZNER, 2017; BECK et al., 2001). Diferentemente dos métodos tradicionais, como o waterfall, os métodos ágeis valorizam a interação contínua com o cliente e a entrega de valor em ciclos curtos (SUTHERLAND e SCHWABER, 2013). O Scrum é um dos métodos ágeis mais conhecidos e utilizados atualmente. Ele consiste em ciclos iterativos e incrementais, chamados de sprints, que duram geralmente de 1 a 4 semanas. Durante cada sprint, a equipe de desenvolvimento entrega um incremento de produto funcional e testado. O Scrum é um framework simples e flexível, que permite adaptações para diferentes contextos de projeto (SUTHERLAND, 2014; SUTHERLAND e SCHWABER, 2013). Outro método ágil bastante utilizado é o Kanban, que se baseia em um sistema visual de gerenciamento de fluxo de trabalho. Nele, as tarefas são representadas por cartões em um quadro Kanban e movidas de uma coluna para outra, de acordo com o progresso da equipe. O Kanban é adequado para projetos com grande volume de trabalho e fluxo constante (ANDERSON, 2010). Além do Scrum e do Kanban, existem outras metodologias ágeis, como o Extreme Programming, o Lean Startup e o Crystal, que também podem ser utilizadas na gestão de projetos (COHN, 2010). A adoção dos métodos ágeis na gestão de projetos tem se mostrado eficaz na redução de riscos, no aumento da satisfação do cliente e na entrega de valor de forma mais rápida e eficiente (HIGHSMITH, 2009; COCKBURN, 2002). No entanto, é importante lembrar que os métodos 29 ágeis não são adequados para todos os tipos de projetos e organizações, e que a sua implementação exige uma mudança cultural significativa (BECK, 2001). 2.2.3. MÉTODOS HÍBRIDOS Os métodos híbridos na gestão de projetos têm se tornado cada vez mais populares nos últimos anos, principalmente devido à necessidade de flexibilidade e adaptação a ambientes complexos e dinâmicos. Esses métodos combinam práticas e elementos de diferentes abordagens, como o Waterfall e o Agile, ou seja, nesta abordagem o método se molda ao desafio do projeto que será desenvolvido (GEMINO; HORNER REICH; SERRADOR, 2021). Segundo Pich et al. (2002), a adoção de métodos híbridos tem se mostrado uma solução viável para gerenciar projetos em ambientes complexos e incertos. Esses autores destacam que os métodos híbridos podem ser adaptados para atender às necessidades específicas de um projeto, permitindo maior flexibilidade e agilidade no processo de gerenciamento. De acordo com Ghasemzadeh e Archer (2007), os métodos híbridos também podem trazer benefícios como a integração de diferentes áreas e equipes, o gerenciamento de riscos e incertezas e a adaptação a mudanças no ambiente do projeto. Além disso, esses autores apontam que os métodos híbridos podem fornecer um equilíbrio entre a estrutura e a agilidade, permitindo um gerenciamento mais eficiente e eficaz dos projetos. A literatura destaca diversas abordagens para a criação de métodos híbridos, como o Hybrid Project Management Methodology (HPMM) combina elementos do Waterfall e Agile, e o Hybrid Agile Approach (HAA) proposto por Ghasemzadeh e Archer (2007), que combina elementos do Scrum, Waterfall e Lean Six Sigma. Além disso, a literatura também aborda a importância de considerar os fatores contextuais ao criar um método híbrido, como o tipo de projeto, o ambiente organizacional e a cultura da empresa. A metodologia híbrida seria o melhor dos dois frameworks, pois adotaria o melhor da metodologia preditiva e o melhor do método ágil desta forma se presumiria que os resultados na adoção de métodos híbridos aumentariam o desempenho nos projetos, no entanto o estudo realizado em 477 projetos demostra que o desempenho é similar independente da metodologia, uma vez que neste estudo 52% adotaram formas híbridas na gestão do projeto (GEMINO; HORNER REICH; SERRADOR, 2021). A partir desses referenciais, entende-se as seguintes hipóteses: 30 Hipótese 1a: A utilização de métodos híbridos modera negativamente a relação entre a solicitação de mudanças e os atrasos. Desta forma, o uso de métodos híbridos deveria reduzir os atrasos em projetos. Hipótese 2a: A utilização de métodos híbridos modera negativamente a relação entre a comunicação e os atrasos. Desta forma, o uso de métodos híbridos deveria reduzir os atrasos em projetos. Hipótese 3a: A utilização de métodos híbridos modera negativamente a relação entre o tempo médio de experiência da liderança e os atrasos. Desta forma, o uso de métodos híbridos deveria reduzir os atrasos em projetos. Hipótese 4a: A utilização de métodos híbridos modera negativamente a relação entre o tempo médio da longevidade na organização dos três líderes e os atrasos. Desta forma, o uso de métodos híbridos deveria reduzir os atrasos em projetos. 2.3. MODELO DO ESTUDO Analisando o contexto apresentado e utilizando a base de informações do PMO (Project Management Office) ou Escritório de Projetos deste Bureau de Crédito Brasileiro foi analisado a correlação de causa e efeito no tempo de atraso nos projetos. Definidas as 8 hipóteses nas seções anteriores, têm-se o modelo abaixo que ilustra o modelo conceitual. 31 Figura 1 - Diagrama com as hipóteses UN A N D P A A P D P N A DA D AN A h2( h (0 N DAD DA D AN A NA AN A h4( A D UDAN A N P h1( U A D D D h1(a ( h2(a ( h (a ( h4(a ( 32 3. METODOLOGIA A escolha de uma metodologia para uma dissertação de mestrado deve ser feita à luz do tema pesquisado, tendo em vista a produção de conhecimentos relevantes por meio de processos que possam garantir o rigor das análises elaboradas (KNECHTEL, 2014). Nesta seção será indicado a abordagem metodológica escolhida para analisar o tema de interesse. Desta forma foi adotado a abordagem dedutiva através da análise de dados de uma única organização, utilizando o método quantitativo via regressão linear múltipla com variáveis truncadas. Ao longo desta seção será apresentado o método de coleta e análise, na sequência serão descritas as variáveis dependentes, independentes e de controle do modelo, além de explicitar os procedimentos utilizados para analisar os dados obtidos. Após isto, será atualizado o modelo e o resumo das variáveis, e por fim será apresentado a empresa que será objeto deste estudo. 3.1. MÉTODO DE ANÁLISE Segundo Knechtel, a pesquisa quantitativa é uma modalidade de pesquisa que atua sobre um problema humano ou social, é baseada no teste de uma teoria e composta por variáveis quantificadas em números, as quais são analisadas de modo estatístico, com o objetivo de determinar se as generalizações previstas na teoria se sustentam ou não. Nesse sentido, esta pesquisa procura descobrir e classificar a relação entre as variáveis, as relações de causa e efeito entre os diferentes fenômenos (KNECHTEL, 2014). Nesta dissertação para a modelagem e cálculos estatísticos, foi utilizado o software STATA/IC 14.2, que oferece diversas funcionalidades para a realização de análises de regressão. Já para a organização dos dados, elaboração de gráficos e tabelas, foi utilizado o Excel, uma ferramenta amplamente utilizada em pesquisas acadêmicas e empresariais. Desta forma e como informado em seções anteriores, foi adotado uma abordagem dedutiva através da análise de dados de uma única organização, utilizando o método quantitativo via modelo de regressão censurada ou modelo de regressão variável dependente limitada. A regressão Tobit é um modelo estatístico utilizado para analisar variáveis dependentes que possuem valores limitados ou censurados, isto é, observações que apresentam um limite inferior e/ou superior, ou que estão incompletas. Neste trabalho uma das variáveis que será analisada possui valores censura ou incompletos, neste caso a variável ATRASO tem uma limitação de valores sendo eles todos superior a zero, portanto não tendo números negativos. 33 Será utilizado a base de dados deste Bureau de Crédito brasileiro para este estudo. A base contém 227 registros de projetos entregues entre os anos de 2018 e 2023, sendo que cada registro contém mais de 65 informações relevantes para a análise. Algumas dessas informações incluem a superintendência e departamento demandante, categoria do projeto, data de início e conclusão, idade e sexo dos participantes, entre outras. Para fins desta pesquisa, foram selecionadas 9 variáveis relevantes, que serão utilizadas ao longo das análises realizadas nas próximas seções, sendo elas: • ATRASO – Quantidade de dias em atraso de um projeto; • SMQT – Quantidade de solicitações de mudança de um projeto; • ALIHORAS – Quantidade de reuniões de alinhamento entre o time do projeto; • TEXPLID – Tempo de experiência da liderança no início do projeto; • TEMPLID – a longevidade na organização da liderança no início do projeto; • HARDSOFT – Método de gestão do projeto; • IDCAT – Categoria do projeto; • ANOF – Ano de conclusão do projeto; • DURACAOPREV – Duração prevista no início do projeto. Por fim, quer se analisar a correlação entre o atraso e essas outras variáveis de forma a montar um modelo que possa prever os fatores que impactam o tempo de atraso nos projetos. 3.2. DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS Nesta seção, será descrito as variáveis utilizadas nos modelos, separadas em três subseções sendo elas as variáveis dependentes, as independentes e as de controle. 3.2.1. VARIÁVEL DEPENDENTE Variável dependente é uma variável que é afetada ou influenciada por outras variáveis independentes ou explicativas (CRESWELL, 2017). Desta forma este termo variável dependente se refere a qualquer variável que se espera ter, explicar ou prever, com base nas mudanças da(s) variável(is) independente(s) (HAIR et al., 2009). Este estudo tem como objetivo analisar a relação entre as variáveis independentes identificadas na revisão de literatura e a variável dependente ATRASO em dias em um projeto. O ATRASO é definido como a diferença entre a data de conclusão planejada no início do 34 projeto e a data de conclusão real do projeto. Essa variável será utilizada como medida de desempenho do projeto e será explicada pelas variáveis independentes selecionadas. 3.2.2. VARIÁVEIS INDEPENDENTES Segundo Hair et al. (2009) variáveis independentes são aquelas que podem influenciar ou afetar as variáveis dependentes em uma pesquisa. Essas variáveis são controladas ou manipuladas pelo pesquisador e são consideradas como fatores explicativos que podem estar relacionados à ocorrência de um determinado fenômeno (CRESWELL, 2017). Alguns exemplos de variáveis independentes incluem características pessoais, ambientais, comportamentais, entre outras. Neste estudo, espera-se explicar o desempenho do atraso em projetos, com base nas alterações das 5 variáveis independes QUANTIDADE DE SOLICITAÇÕES DE MUDANÇA DO PROJETO, NÍVEL DE COMUNICAÇÃO DO TIME DO PROJETO, TEMPO DE EXPERIÊNCIA DA LIDERANÇA DO PROJETO, LONGEVIDADE NA ORGANIZAÇÃO DA LIDERANÇA DO PROJETO e MÉTODO DE GESTÃO DO PROJETO. • Quantidade de solicitações de mudança do projeto Essa variável representa o número de Solicitações de Mudança formalizadas para a organização até a conclusão do projeto. Cada solicitação é única e contém informações sobre o motivo da mudança, bem como seus impactos nos custos, prazos, recursos etc. A liderança do projeto é responsável por formular cada solicitação, classificando-a em uma das cinco opções disponíveis. Em seguida, a solicitação é submetida para aprovação executiva e posteriormente é registrada e catalogada na base de informações do PMO. • Nível de comunicação do time do projeto Esta variável informa a frequência de reuniões de alinhamento realizadas mensalmente em um determinado projeto. Na organização que será estudada, essa frequência pode variar de 1 a 4 reuniões mensais de alinhamento, status ou comunicação com toda a equipe de implementação do projeto. O formato dessas reuniões não está sendo levado em conta nesta análise, mas elas podem ser realizadas de forma presencial, remota ou híbrida. 35 Além disso, será avaliada a frequência mensal das reuniões e não a duração total em horas. Contudo, é importante destacar que nesta organização, cada reunião pode ter de uma a duas horas de duração. Portanto, em um único mês, para um projeto específico, pode haver de uma a oito horas de alinhamento com o time do projeto. • Tempo de média experiência da liderança do projeto Esta variável é definida como a quantidade média de anos de experiência que o membro da equipe de liderança do projeto possui em sua respectiva função no projeto na organização estudada ou em outras, ou seja, para cada uma das três posições de liderança PO, LT ou GP foi analisada a quantidade média de anos de experiência que esses profissionais têm nesta posição, mesmo que em outras organizações, no início do projeto. • Tempo de médio da longevidade na organização da liderança do projeto Essa variável representa a média do tempo de serviço, em anos, dos três líderes do projeto (PO, LT e GP) na organização desde o início do projeto. • Método de gestão do projeto Esta é uma variável Dummy que informa se o projeto foi implementado usando o método preditivo/waterfall ou o método híbrido/flexível. Quando esta Dummy é 0, significa que o projeto foi implementado de forma preditiva/waterfall, e quando indica 1, significa que foi implementado de forma híbrida/flexível. Importante destacar que, a partir de junho/2019, todos os projetos da organização estudada adotaram o método híbrido/flexível. 3.2.3. VARIÁVEIS DE CONTROLE E OUTRAS VARIÁVEIS As variáveis de controle são aquelas que têm como objetivo minimizar a influência de fatores externos na relação entre as variáveis independentes e dependentes. Elas são controladas pelo pesquisador para que possam ser isolados os efeitos das variáveis independentes nas variáveis dependentes. Essas variáveis podem ser escolhidas com base em teorias pré- existentes, dados empíricos ou experimentais (HAIR et al., 2009). Neste estudo, espera-se explicar o desempenho do atraso em projetos, com base nas alterações das variáveis independes que foram consideradas na revisão de literatura e nas 36 variáveis de controle CATEGORIA DO PROJETO, ANO DE CONCLUSÃO DO PROJETO e DURAÇÃO PREVISTA NO INÍCIO DO PROJETO. • Categoria do projeto Esta variável é uma classificação interna de projetos adotada pela organização estudada, sendo representada por uma variável Dummy que assume dois valores distintos: 0 e 4. Os projetos podem ser classificados em quatro categorias distintas: Estruturante, Melhoria de Produto/Serviço, Novo Modelo de Negócio ou Novo Produto/Serviço. A categoria Estruturante se refere a projetos que visam aprimorar a infraestrutura e os sistemas de TI ou sistemas auxiliares que viabilizam o adequado funcionamento do negócio. Já os projetos de Melhoria de Produto/Serviço objetivam implementar melhorias, ajustes ou upgrades em produtos e serviços já existentes na organização. Por sua vez, os projetos de Novo Modelo de Negócio têm por objetivo a implementação de uma nova divisão, departamento ou vertical de negócio para atender uma demanda de mercado, criando um negócio que não existia anteriormente na organização. Esses projetos geralmente possuem um porte maior e levam mais tempo para serem concluídos. Por fim, tem-se os projetos de Novo Produto/Serviço, que visam desenvolver algo novo, que não existe atualmente na organização. Esses projetos envolvem a construção de uma versão inicial do produto ou serviço que será comercializado no mercado. É importante destacar que esses projetos também podem ser caracterizados como projetos de inovação, uma vez que visam criar algum produto ou serviço novo e diferenciado. • Ano de conclusão do projeto Esta é uma variável Dummy que informa o ano em que o projeto foi concluído, na base de dados fornecida pela empresa que será analisada, verifica-se registros de projetos concluídos entre os anos de 2018 e 2023, desta forma haverá 6 Dummy variando de 0 a 5 e cada Dummy representa um ano, iniciando-se pelo 0 que representa o ano de 2018 e finalizando com 5 que representa o ano de 2023. 37 • Duração prevista no início do projeto Esta variável é definida como o período estimado para a conclusão do projeto, definido no início do planejamento do projeto. Essa variável é expressa em dias e representa a duração esperada para que todas as atividades planejadas sejam concluídas e o projeto seja entregue com sucesso. Vale destacar que a duração prevista no início do projeto pode mudar ao longo do tempo à medida que novas informações e fatores imprevistos surgem, como visto na revisão de literatura. 38 3.3. RESUMO DAS VARIÁVEIS E MODELO A fim de facilitar a compreensão do modelo que será analisado na próxima seção, bem como as variáveis utilizadas, apresenta-se a Figura 2 com o diagrama com o modelo atualizado, a seguir o modelo matemático considerando a regressão tobit, e por fim, a Tabela 1, resume todas as variáveis do modelo incluindo as de controle. Figura 2 – Diagrama completo com as hipóteses e variáveis de controle Modelo: 𝑦𝐴𝑇𝑅𝐴𝑆𝑂 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝑥1 + 𝛽2 ∗ 𝑥2 + 𝛽3 ∗ 𝑥3 + 𝛽4 ∗ 𝑥4 + 𝛽5 ∗ 𝑥1 ∗ 𝑥5 + 𝛽6 ∗ 𝑥2 ∗ 𝑥5 + 𝛽7 ∗ 𝑥3 ∗ 𝑥5 + 𝛽8 ∗ 𝑥4 ∗ 𝑥5 + 𝜀, 𝜀|𝑥1, 𝑥2, 𝑥3, 𝑥4, 𝑥5|~𝑁(0, 𝜎2) Onde: 𝑦𝐴𝑇𝑅𝐴𝑆𝑂 é a variável dependente; 𝑥1, 𝑥2, 𝑥3 e 𝑥4 são as quatro variáveis independentes; 𝑥5 é a variável moderadora; 𝛽0 é o intercepto; 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3 e 𝛽4 são os coeficientes das variáveis independentes; 𝛽5, 𝛽6, 𝛽7 e 𝛽8 são os coeficientes das interações com a variável moderadora; 𝜀 é o erro aleatório; UN A N D P A A U A D D D P D P N A DA D AN A h2( h (0 N DAD DA D AN A NA AN A h4( A D UDAN A N P h1( h1(a ( h2(a ( h (a ( h4(a ( P D P AN D N U DU A P A A D N 39 Tabela 1 – Resumo das variáveis TIPO DE VARIÁVEL NOME DA VARIÁVEL NOME NA BASE DESCRIÇÃO UNIDADES DE MEDIDA Dependente Quantidade de dias em atraso de um projeto ATRASO Demostra a quantidade de dias de atraso que um projeto foi concluído Número(#) de Dias In d ep en d en te Quantidade de solicitações de mudança de um projeto SMQT Apresenta a quantidade solicitações de mudança que um projeto teve até sua conclusão Número(#) de SMs Nível de comunicação entre o time do projeto ALIHORAS Indica a quantidade de reunião de alinhamento entre o time do projeto realizadas ao longo de 1 mês Número(#) de Reuniões L id er a n ça Tempo de experiência médio da liderança início do projeto TEXPLID Representa a média da soma dos tempos de experiencia em anos de cada um dos 3 líderes no início do projeto Número(#) em Anos Tempo de casa médio da liderança início do projeto TEMPLID Representa a média da soma dos tempos de casa em anos de cada um dos 3 líderes no início do projeto Número(#) em Anos Moderadora Método de gestão do projeto HARDSOFT Indica qual método de gestão de projeto foi utilizado para condução do projeto(Waterfall ou Híbrido). Dummy(0 ou 1) C o n tr o le Categoria do projeto IDCAT Apresenta a categoria que o projeto foi classificado no momento da priorização do projeto Dummy de Categoria Ano de conclusão do projeto ANOF Demostra o ano (2017 a 2023) de conclusão do projeto Dummy de Tempo Duração prevista no início do projeto DURACAOPREV Apresenta a quantidades de dias previstos para a conclusão do projeto no início do planejamento Número(#) de Dias 40 3.4. ANÁLISE DE DADOS DE UM BUREAU DE CRÉDITO BRASILEIRO Na comunidade acadêmica há um entendimento comum de que uma análise de dados de uma única organização não é adequada para fazer generalizações, desta forma sendo útil para em estágios preliminares de um estudo ou um ensaio (EISENHARDT e GRAEBNER, 2007; EISENHARDT, 1989), mas verifica-se uma crescente literatura que ressalta o valor dos estudos de caso (BITEKTINE, 2008; FLYVBJERG, 2006; LANGLEY, 1999). Diversos argumentos levantados em defesa da análise de dados de uma única organização mostram que a proximidade desse tipo de estudo com seu objeto é maior, o que aumenta a possibilidade de levantar dados mais ricos e densos, potencializando a compreensão das nuances da prática (FLYVBJERG, 2006). A partir desse ponto de vista, a análise de dados de uma única organização torna-se importante para o desenvolvimento de conhecimentos que dependam da análise contextual, criando uma forte conexão com a prática. De acordo com iggelkow, “se a teoria conversa apenas com a teoria, o exercício coletivo da pesquisa corre o perigo de tornar-se totalmente autorreferenciado e sem contato com a realidade, podendo ser considerado irrelevante.” ( K W 2007, tradução livre . Esta pesquisa que está baseada em análise de dados relativos a sucesso na gestão de projetos, desta forma foi selecionada uma empresa que tivesse um PMO (Project Management Office) ou escritório de projetos que fosse referência de mercado, além disso que tivesse dados bem estruturados e um histórico relevantes de projeto para ser analisado neste trabalho com mais profundidade os dados e informações que emergisse. Como informado anteriormente uma análise de dados de uma única organização com a base de dados de um Bureau de Crédito Brasileiro, na estrutura desta organização possui uma Gerencia de Gestão Estratégica e nela há o departamento PMO (Project Management Office) ou Escritório de Projetos, e este é altamente reconhecido pela comunidade de gestão de projeto e PMOs, inclusive sendo reconhecido por revista especializada no tema e foi campeão como o melhor PMO do Brasil em 2017 e desde 2015 está entre os finalistas e semifinalista desse concurso. Desta forma para esta pesquisa será utilizado uma base de dados confiável e reconhecida pelo mercado, além disso uma característica chamou nossa atenção por contrariar as expectativas teóricas ligadas a uma organização estruturada matricial forte para projetos (MINTZBERG e MCHUGH, 1985). O acesso ao caso foi facilitado por intermédio do autor que trabalhava à época como gerente da área de estratégia dessa organização. O contato foi feito com Superintendente de estratégia, que é responsável pelos processos de gestão e planejamento estratégico da 41 companhia. Após algumas negociações para o acesso, o tema desta pesquisa foi aceito como objeto de estudo sob a condição de que nenhum conteúdo confidencial sobre os planos estratégicos ou dados pessoais fossem divulgados. 42 4. ANÁLISE E RESULTADOS Nesta seção serão analisados os resultados e as principais descobertas obtidas na pesquisa, bem como sua interpretação e discussão em relação ao referencial teórico adotado. Essa seção é importante para a validação deste estudo, assim será iniciado a análise descritiva das variáveis e posteriormente a análise da regressão e o modelo. 4.1. ANÁLISE DESCRITIVA DAS VARIÁVEIS A análise descritiva é uma técnica estatística que envolve a descrição e o resumo de dados de uma amostra ou população, por meio de medidas estatísticas como média, mediana, moda, desvio padrão, entre outras (HAIR et al., 2009). Essa técnica é frequentemente utilizada na análise exploratória de dados e pode ajudar a identificar padrões e tendências nos dados. Se trata de uma etapa importante da análise de dados nesta pesquisa quantitativa, pois permite ter uma visão geral dos dados e identificar padrões ou tendências relevantes que possam orientar as análises posteriores. Nas próximas subseções, serão apresentadas as análises descritivas das variáveis utilizadas neste trabalho. Através dessas análises, foi possível identificar a necessidade de tratamento de algumas variáveis, a fim de garantir a confiabilidade dos resultados obtidos. 4.1.1. ANÁLISE DAS VARIÁVEL DEPENDENTE Como visto anteriormente, tem-se o ATRASO como a variável dependente. O ATRASO é definido como a diferença em dias entre a data de conclusão planejada no início do projeto e a data de conclusão real do projeto A tabela 2 abaixo apresenta informações descritivas da variável ATRASO. A média de atraso é de 56,90 dias, com um desvio padrão de 104,82 dias, o que sugere que há uma grande dispersão dos dados em relação à média. A assimetria positiva de 3,92 indica que a distribuição dos dados é assimétrica para a direita, com a maior parte das observações concentradas à esquerda da média e com uma cauda longa à direita. Além disso, a curtose de 26,37 indica uma distribuição leptocúrtica, ou seja, há uma concentração maior de dados em torno da média e uma cauda mais pesada do que na distribuição normal. A mediana de 0,00 indicando que a maior parte dos projetos não apresentou atrasos. 43 Tabela 2 – Análise da quantitativa das variáveis Atraso, SM-QT, Experiência da liderança, Longevidade da liderança, Comunicação e Duração-Prev M éd ia E rr o p a d rã o M ed ia n a D es v io p a d rã o V a ri â n ci a d a a m o st ra C u rt o se A ss im et ri a N ív el d e co n fi a n ça (9 5 ,0 % ) Atraso 56,90 6,96 0,00 104,82 10.986,23 26,37 3,92 13,71 SM-QT 0,42 0,09 0,00 1,32 1,75 31,87 5,23 0,17 Tempo de experiencia da liderança 11,75 0,31 11,37 4,70 22,09 - 0,65 0,40 0,61 Longevidade da liderança 2,94 0,13 2,52 1,94 3,75 0,74 0,98 0,25 Ali-horas 2,62 0,07 2,00 0,99 0,99 - 1,34 0,53 0,13 Duração-Prev 211,75 8,22 192,00 123,90 15.350,24 4,43 1,30 16,20 A Figura 3 abaixo apresenta a frequência absoluta, frequência relativa (em porcentagem) e frequência relativa acumulada de atrasos em uma determinada amostra. Há um total de 227 observações na amostra. A primeira barra apresenta que 128 projetos (56,39%) não tiveram atrasos. O restante das Barras apresenta a quantidade de projetos com atraso de forma acumulada. O gráfico se mostra útil para resumir e descrever a distribuição de atrasos em uma amostra. Figura 3 – Gráfico de quantidade de Projetos x Dias de Atraso 0 5 0 1 0 0 1 5 0 F re q u ê n c ia 0 200 400 600 800 1000 ATRASO 44 4.1.2. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES Como visto anteriormente, tem-se as seguintes variáveis independentes QUANTIDADE DE SOLICITAÇÕES DE MUDANÇA DO PROJETO, NÍVEL DE COMUNICAÇÃO DO TIME DO PROJETO, TEMPO DE EXPERIÊNCIA DA LIDERANÇA DO PROJETO, LONGEVIDADE NA ORGANIZAÇÃO DA LIDERANÇA DO PROJETO e MÉTODO DE GESTÃO DO PROJETO e na sequência estas serão analisá-las individualmente: QUANTIDADE DE SOLICITAÇÕES DE MUDANÇA DO PROJETO Essa variável representa o número de Solicitações de Mudança (SM) formalizadas para a organização até a conclusão do projeto. A tabela 2 apresenta informações descritivas sobre a variável QUANTIDADE DE SM. A média é de 0,42, o que indica uma quantidade baixa de SM (Solicitação de Mudanças) por projeto. O erro padrão é de 0,09, o que significa que a média da amostra pode variar em torno de 0,09 pontos da média real da população. A mediana é 0,00, indicando que a maior parte dos indivíduos não apresenta quantidade de SM significativa. O desvio padrão é de 1,32, o que sugere que há uma grande variabilidade na quantidade de SM entre os indivíduos. A curtose é muito alta, com valor de 31,87, o que indica uma distribuição muito achatada, com caudas pesadas e uma grande quantidade de valores extremos como pode-se notar na Figura 4. A assimetria é de 5,23, o que indica uma assimetria positiva, ou seja, a distribuição é deslocada para a direita. A tabela 3 a seguir apresenta a distribuição de frequência da variável SMQT, verifica-se uma variação de 0 a 11 solicitações de mudanças para um mesmo projeto, a tabela mostra que a maioria dos projetos (80,18%) não tiveram solicitações de mudanças, no extremo oposto nota- se que apenas um projeto (0,44%) teve 11 solicitações de mudança. 45 Tabela 3 – Análise da frequência de solicitação de mudança por projeto Quantidade de SM Frequência Percentual Acumulado 0 182 80.18 80.18 1 31 13.66 93.83 2 3 1.32 95.15 3 6 2.64 97.8 6 2 0.88 98.68 8 1 0.44 99.12 9 1 0.44 99.56 11 1 0.44 100 Total 227 100 Figura 4 – Gráfico frequência de Solicitação de Mudança para projetos que tiveram SM A Tabela 4 a seguir mostra a frequência e a porcentagem de cada tipo de SM na amostra. Foram identificados seis tipos de SM: erro de projeto, falta de patrocínio, fatores externos, meramente informativa, redirecionamento e falta de recurso. O tipo mais frequente foi erro de projeto, com 18 ocorrências (40 % da amostra), seguido por fatores externos, com 12 ocorrências (26,67% da amostra). Os tipos menos frequentes foram a falta de recurso e 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 Q u a n ti d a d e d e P ro je to s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Quantidade de Solicitações de Mudança 46 meramente informativo, com apenas 1 ocorrência cada (2,22% da amostra). A tabela também apresenta a frequência cumulativa de cada tipo de SM. Tabela 4 – Análise da frequência por tipo de solicitação de mudança. Tipo de SM Frequência Percentual Acumulado Erro de Projeto 18 40 40 Falta de patrocínio 5 11.11 51.11 Fatores Externos 12 26.67 77.78 Meramente Informativa 1 2.22 80 Redirecionamento 8 17.78 97.78 falta de recurso 1 2.22 100 Total 227 100 • NÍVEL DE COMUNICAÇÃO DO TIME DO PROJETO Esta variável informa a frequência de reuniões de alinhamento realizadas mensalmente em um determinado projeto. A tabela 2 apresenta informações estatísticas descritivas que podem ser usadas para descrever o comportamento dessa variável na amostra analisada. A média de reuniões de comunicação do time foi de 2,62, com um erro padrão de 0,07, indicando a precisão dessa estimativa. A mediana foi de 2,00, o que significa que metade das observações foram menores ou iguais a 2,00 e a outra metade foram maiores ou iguais a 2,00. O desvio padrão de 0,99 indica que os dados estão relativamente dispersos em torno da média. A variância da amostra foi de 0,99. A curtose de -1,34 sugere que a distribuição da variável é relativamente achatada em relação à distribuição normal, indicando que há menos observações na cauda da distribuição. A assimetria de 0,53 indica que a distribuição é levemente assimétrica à direita, o que significa que a cauda da distribuição está inclinada para o lado direito. A tabela 5 abaixo apresenta a distribuição dos valores da variável "ALI-HORAS" em uma amostra de 227 observações. A variável possui quatro categorias: 1, 2, 3 e 4. 47 A primeira coluna mostra o valor de cada categoria, enquanto a segunda coluna mostra a frequência com que cada valor aparece na amostra, em termos percentuais. Pode-se identificar 136 observações (61,23%) tiveram valor 2, ou seja, 2 reuniões de alinhamento por mês, além disso é possível identificar 72 observações (32,6%) tiveram 4 reuniões de alinhamento por mês, desta forma mais de 93% dos projetos tiveram 2 ou 4 reuniões de alinhamento por mês. Tabela 5 – Análise da quantidade de reuniões de alinhamento Quantidade de reuniões de alinhamento Frequência Percentual Acumulado 1 por mês 11 4.85 4.85 2 por mês 139 61.23 66.08 3 por mês 3 1.32 67.4 4 por mês 74 32.6 100 Total 227 100 • TEMPO DE EXPERIÊNCIA DA LIDERANÇA DO PROJETO Esta variável apresenta a quantidade média de anos de experiência das três lideranças do projeto PO, LT ou GP. Analisando a tabela 2 pode-se notar que a média do tempo de experiência foi de 11,75 anos, com um erro padrão de 0,31. A mediana, que é o valor central dos dados, foi de 11,37 anos. O desvio padrão, que mede a dispersão dos dados em relação à média, foi de 4,70 anos, enquanto a variância da amostra foi de 22,09 anos. A curtose, que mede o grau de achatamento da curva em relação a uma distribuição normal, apresentou um valor de -0,65, indicando que a curva é mais achatada do que a distribuição normal. A assimetria, que mede a simetria dos dados em relação à média, apresentou um valor positivo de 0,40, indicando que há uma assimetria positiva, ou seja, há uma maior concentração de dados à esquerda da média. Por fim, foi calculado um nível de confiança de 95%, com uma margem de erro de 0,61. Esses dados são importantes para o estudo do tempo de experiência da liderança, permitindo uma análise da distribuição dos dados e das principais medidas estatísticas, bem como uma estimativa da precisão dos resultados. 48 • LONGEVIDADE NA ORGANIZAÇÃO DA LIDERANÇA DO PROJETO Esta variável apresenta a quantidade média de anos em que as três lideranças do projeto PO, LT ou GP estão na organização. Analisando a tabela 2 pode-se notar que o tempo de médio da longevidade na organização da liderança foi de 2,94 anos, com um erro padrão de 0,13. A mediana, que é o valor central dos dados, foi de 2,52 anos. O desvio padrão, que mede a dispersão dos dados em relação à média, foi de 1,94 anos, enquanto a variância da amostra foi de 3,75 anos. A curtose, que mede o grau de achatamento da curva em relação a uma distribuição normal, apresentou um valor de 0,74, indicando que a curva é mais achatada e menos dispersa do que a distribuição normal. A assimetria, que mede a simetria dos dados em relação à média, apresentou um valor positivo de 0,98, indicando que há uma assimetria positiva, ou seja, há uma maior concentração de dados à esquerda da média. Por fim, foi calculado um nível de confiança de 95%, com uma margem de erro de 0,25. Esses dados são importantes para o estudo da longevidade na organização da liderança, permitindo uma análise da distribuição dos dados e das principais medidas estatísticas, bem como uma estimativa da precisão dos resultados. • MÉTODO DE GESTÃO DO PROJETO Esta é uma variável Dummy que informa se o projeto foi implementado usando o método preditivo/waterfall ou o método híbrido/flexível, esta informação vem diretamente da base do PMO. A tabela 6, a seguir, mostra a distribuição do método de gestão do projeto em duas categorias diferentes: "0" e "1" onde 0 é o método waterfall e o 1 é o método híbrido. Pode-se notar 117 observações na categoria "0" o que significa que 51,54% do total de 227 foram geridos no método preditivo. Essa tabela pode ser utilizada para descrever a distribuição dos dados e identificar a prevalência de uma categoria, no entanto a tabela abaixo informa que a distribuição entre métodos de gestão waterfall e híbridos estão equilibrados. 49 Tabela 6 – Distribuição dos projetos conforme método de gestão Método de Gestão do Projeto Frequência Percentual Acumulado Preditivo ou Cascata 117 51.54 51.54 Híbrido 110 48.46 100 Total 227 100 4.1.3. ANÁLISE DAS CORRELAÇÕES A análise de correlação é uma ferramenta estatística utilizada para medir o grau de associação entre duas variáveis. Ela é importante para identificar a natureza e a intensidade da relação entre as variáveis, permitindo assim que sejam feitas inferências e predições acerca do comportamento dessas variáveis em relação uma à outra. Segundo Hair (2009), a análise de correlação é uma técnica essencial para a análise exploratória de dados em estudos quantitativos. Ela permite avaliar a direção e a força da relação entre duas variáveis, podendo ser positiva (quando as variáveis aumentam ou diminuem juntas), negativa (quando uma variável aumenta enquanto a outra diminui) ou neutra (quando não há relação entre as variáveis). Importante lembrar que a análise de correlação não implica necessariamente em causalidade entre as variáveis, mas sim em uma relação de associação entre elas (HAIR et al., 2009). A seguir será analisado a tabela 7, que apresenta a correlação entre todas as variáveis do modelo estudado, bem como todas as correlações existentes e finalmente será classificada cada uma delas. 50 Tabela 7 – Correlação entre as variáveis dependente e independente do modelo A tr a so n o p ro je to Q u a n ti d a d e d e S o li ci ta çã o d e M u d a n ça C o m u n ic a çã o e n tr e o T im e d o P ro je to T em p o d e M éd io d a E x p er iê n ci a L o n g ev id a d e n a o rg a n iz a çã o T ip o d e M ét o d o d e G es tã o Atraso no projeto 1 Quantidade de Solicitação de Mudança 0.460*** 1 Comunicação entre o Time do Projeto -0.253*** -0.143** 1 Tempo de Médio da Experiência 0.032 -0.024 -0.015 1 Longevidade na organização -0.085 -0.034 0.031 -0.044 1 Tipo de Método de Gestão do Projeto 0.004 -0.047 -0.327*** 0.081 0.227*** 1 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 A tabela de correlação apresenta as correlações entre as variáveis: atraso no projeto, quantidade de solicitação de mudança, comunicação entre o time do projeto, tempo de médio da experiência da liderança, tempo de médio da longevidade na organização da liderança e tipo de método de gestão do projeto. A tabela de correlação apresenta uma matriz com as correlações entre as variáveis analisadas em um estudo. Cada célula da tabela representa o coeficiente de correlação entre 51 duas variáveis, que variam de -1 a 1. Quanto mais próximo de 1 ou -1, mais forte é a correlação. Se o valor for próximo de 0, a correlação é fraca. No caso da tabela apresentada, verifica-se que há uma correlação moderada positiva 0,460 entre a quantidade de solicitação de mudança e o atraso no projeto, o que indica que quanto maior a quantidade de solicitação de mudança, maior o atraso no projeto. Além disso, há uma correlação fraca negativa -0,253 entre a comunicação entre o time do projeto e o atraso no projeto, ou seja, quanto melhor a comunicação entre o time, menor o atraso. A correlação apresentada na tabela é entre o Tipo de Método de Gestão do Projeto e a Comunicação entre o Time do Projeto e o tempo de médio da longevidade na organização da liderança. O valor da correlação entre o Tipo de Método de Gestão e a Comunicação entre o Time do Projeto é -0.327, o que indica uma correlação negativa fraca. Isso significa que, à medida que o tipo de método de gestão do projeto se torna mais eficaz, a comunicação entre o time do projeto pode diminuir ligeiramente. No entanto, essa correlação não é forte o suficiente para afirmar uma relação causal entre essas duas variáveis. O valor da correlação entre o Tipo de Método de Gestão do Projeto e o tempo de médio da longevidade na organização da liderança é de 0.227, o que indica uma correlação positiva fraca. Isso significa que, à medida que o tipo de método de gestão do projeto se torna mais eficaz, é possível que o tempo de médio da longevidade na organização da liderança aumente ligeiramente. No entanto, assim como na correlação anterior, essa correlação não é forte o suficiente para afirmar uma relação causal entre essas duas variáveis. Também pode-se observar que não há correlação significativa entre o tempo médio de experiência e o tempo de médio da longevidade na organização da liderança com o atraso no projeto, enquanto o tipo de método de gestão do projeto apresenta uma correlação fraca positiva 0,004 com o atraso no projeto. É importante ressaltar que a análise da correlação não indica causalidade entre as variáveis, mas sim uma relação entre elas. 4.2. ANÁLISE DA REGRESSÃO TOBIT Na tabela 8 é apresentado os resultados das regressões tobit, realizaram-se 3 regressões, na primeira apenas com as variáveis independentes, na segunda com as variáveis independentes mais a moderadora, e por fim, a terceira regressão considera todas as variáveis anteriores mais as variáveis de controle. Na sequência será detalhado o resultado da última regressão. 52 Tabela 8 – Regressão do modelo MODELO DE ATRASO EM PROJETOS Hipóteses Regressão 1 Regressão 2 Regressão 3 Variáveis Independentes S/ Moderação Quantidade de Solicitação de Mudança h1 50.98*** 54.87** 52.74*** (19.13) (26.10) (18.48) Comunicação entre o Time do Projeto h2 -63.88*** -70.10*** -33.72* (13.91) (15.57) (17.55) Tempo de Médio da Experiência da Liderança h3 2.888 3.656 10.43*** (2.452) (3.363) (2.942) Tempo de Médio da longevidade da Liderança h4 -10.30 -9.258 -13.61* (6.612) (8.356) (8.089) Variáveis Independentes C/ Moderação Quantidade de Solicitação de Mudança h1a - -16.31 -14.31 (27.22) (20.71) Comunicação entre o Time do Projeto h2a - 23.095 -40.01* (21.86) (24.54) Tempo de Médio da Experiência da Liderança h3a - -2.612 -9.568** (3.912) (3.715) Tempo de Médio da longevidade da Liderança h4a - -4.550 -4.818 (11.74) (11.64) Variáveis de Controle Tipo de projeto Melhoria de Produto/Serviço - - 24.87 (26.86) Novo Modelo de Negócio - - 41.35 (48.05) Novo Produto/Serviço - - 72.42** (32.76) Ano de Conclusão 2019 - - -55.39 (45.06) 2020 - - 175.4*** (59.05) 2021 - - 205.3*** (77.84) 2022 - - 319.8*** (74.07) 2023 - - 422.6*** (95.32) Duração Prevista do Projeto - - -0.220** (0.0923) Constante 106.2** 109.1** -24.63 (51.12) (51.21) (88.50) Observações 227 227 227 R² 0.045 0.0461 0.0961 Erros padrão robustos entre parênteses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 53 O modelo é composto por várias variáveis independentes e moderadoras, que estão divididas em três grupos. O primeiro grupo apresenta as variáveis independentes sem moderação: Quantidade de Solicitação de Mudança, Comunicação entre o Time do Projeto, Tempo Médio da Experiência da Liderança e Tempo de Médio da longevidade na organização da Liderança. O segundo grupo apresenta as mesmas variáveis independentes, mas com moderação. E o terceiro grupo apresenta as variáveis moderadoras: Tipo de Projeto, Ano de Conclusão e Duração Prevista do Projeto. O modelo apresenta alguns resultados significativos, indicados pelos asteriscos ao lado dos coeficientes estimados. A quantidade de solicitação de mudança apresenta um efeito positivo significativo sobre o atraso em projetos (coeficiente de 52.74, p < 0.001), isso significa que o aumento de uma unidade na quantidade de solicitação de mudança está associado a um aumento de 52 dias de atraso no projeto, com 95% de confiança. Desta forma a hipótese 1 foi confirmada. Já a comunicação entre o time