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O Efeito da Diversidade nos Times Multifuncionais: um estudo na Indústria Automobilística

Autoria: Darcy Mitiko Mori Hanashiro, Ricardo Campelo de Queiroz Resumo Objetivou-se analisar a influência da heterogeneidade demográfica de times multifuncionais nos resultados de desempenho desses times. Realizou-se uma pesquisa descritiva de caráter exploratório, utilizando-se o método quantitativo. Os dados foram coletados mediante dois instrumentos. Um deles foi desenvolvido para mensurar o desempenho dos times, quanto ao prazo, custo, investimento, criatividade e avaliação geral. O outro, constitui-se de uma planilha para o preenchimento dos dados demográficos dos integrantes dos times (idade, gênero, tempo de profissão, tempo de empresa, área funcional, escolaridade, formação acadêmica e tempo no time). Todos os dados foram respondidos pelo Coordenador do time. Os dados demográficos foram utilizados na geração de índices de heterogeneidade dos times, calculado pelo coeficiente de variação ou índice de Blau. A amostra foi composta por 314 integrantes de 46 times de desenvolvimento de produtos e redução de custos de 4 empresas automobilísticas. Os dados foram tratados por técnicas estatísticas descritivas, multivariadas e inferenciais. Os resultados indicaram que quanto maior a heterogeneidade de idade, escolaridade e tempo de área funcional no time maior eram os efeitos na criatividade e na avaliação geral. INTRODUÇÃO

Estudos constatam duas macrotendências nas organizações dos Estados Unidos: a diversificação da força de trabalho e o uso crescente de times para tomada de decisão e produção (LAU e MURNIGHAN, 1998). No Brasil, o censo de 2000 e o Perfil Social, Racial e de Gênero das 500 Maiores Empresas do Brasil e Suas Ações Afirmativas, de 2005, apontam evidências de maior diversidade demográfica. A entrada de pessoas com perfis diferenciados favorece uma melhor tomada de decisão, maior criatividade e inovação, e melhor atendimento mercadológico de diferentes tipos de consumidores (COX, 1991). Por outro lado, o autor aponta que existe também um custo potencial, como uma rotatividade mais elevada, conflitos interpessoais e problemas de comunicação. O caráter ambíguo do binômio vantagem-desvantagem e o aumento da dependência em times torna imperativa uma coordenação mais cuidadosa vis-à-vis uma gestão voltada a indivíduos isolados. Apesar de potenciais vantagens da diversidade e desenhos organizacionais cada vez mais sustentados em variados tipos de times, observa-se, na realidade brasileira, uma lacuna de pesquisa voltada aos estudos de diversidade e times. A literatura estado-unidense tem reconhecido esse foco de estudo e consolidado uma ampla literatura.

A estrutura organizacional baseada em times constitui-se em fator tradicional e central nas indústrias automobilísticas, onde coexistem diferentes times, principalmente os multifuncionais, que são formados por representantes de diferentes áreas funcionais. Esses grupos são utilizados para atividades como desenvolvimento de produtos, resolução de problemas de produtos e processos, desenvolvimento de processos e redução de custos. A complexidade do desenvolvimento de um produto da indústria automobilística e a importância para o negócio motivou pesquisadores a compreender melhor a dinâmica deste processo (CLARK et al., 1987). Assim, visando contribuir, tanto para a geração de conhecimento sobre o efeito da diversidade em times no contexto das empresas brasileiras, quanto ressaltar a necessidade de mudar o raciocínio de uma diversidade por acaso nos times para uma diversidade planejada,

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este estudo buscou o seguinte problema de pesquisa: há relação entre a heterogeneidade demográfica na composição dos times multifuncionais de indústria automobilística e os resultados de desempenho desses times? FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Diversidade e times

A natureza complexa dos negócios vem exigindo organizações mais flexíveis e ágeis para atender demandas de consumidores mais exigentes e diversos. Nesse contexto, os times representam uma célula central nas estruturas organizacionais. Muitos tipos de times podem ser encontrados no ambiente de trabalho: times temporários, times de projetos ou permanentes. Qualquer que seja o tipo do time, eles se revestem de empregados de diferentes tipos, criando diversidade (JACKSON e RUDERMAN, 2002). Por opção ou por acaso, os membros dos times diferem entre si em uma variedade de dimensões que inclui: a diversidade demográfica (gênero, etnia, idade, etc.), a diversidade psicológica (valores, crenças, conhecimento) e a diversidade organizacional (tempo de empresa, ocupação, nível hierárquico, etc.). Então, as organizações para obterem maior eficácia dos times, necessitam gerenciar de forma efetiva a diversidade instalada nesse espaço organizacional onde residem os times de trabalho.

O conceito de diversidade encontra-se em constante evolução. A visão das diferenças entre os indivíduos no contexto organizacional expandiu do simples conceito de raça, gênero, etnias para uma noção multidimensional incluindo também aquelas que caracterizam os grupos sociais. De diversidade humana, vinculada aos aspectos idiossincráticos do indivíduo amplia-se para as dimensões que envolvem grupos sociais.

Diversidade e grupos de trabalho são conceitos complexos, como declaram McGrath, Berdahl e Arrow (2002). O grupo de trabalho, para os autores, refere-se a um “sistema dinâmico criado da integração de pessoas, propósitos e ferramentas, que tornam-se membros, projetos e tecnologias, respectivamente (p.18). A diversidade (e seu oposto, homogeneidade) refere-se às diferenças (ou similaridades) entre membros do grupo de trabalho (p.22). O termo tem sido freqüentemente usado para referir-se a diferenças demográficas. A composição de um grupo pode ser relativamente homogênea ou diversa em mais que uma característica demográfica. McGrath, Berdahl e Arrow (2002) apontam cinco categorias de atributos:

1. Atributos demográficos (DEM): idade, raça, etnia, gênero, orientação sexual, características físicas, religião e educação;

2. Conhecimentos, habilidade e capacidades (CHC); 3. Valores, crenças e atitudes (VCA); 4. Personalidade e estilos comportamentais e cognitivos (PEC); 5. Status organizacional, como nível organizacional, especialidade, afiliação

departamental e tempo de empresa (ORG).

Demografia organizacional A origem da demografia organizacional, como campo de estudo, é freqüentemente

atribuída a Pfeffer. No artigo seminal de 1983 o autor defende que a demografia tem efeitos nos resultados da organização, a saber: inovação, desempenho, sucessão e controle. Ele argumenta que não é a demografia em si o fator crítioa para as organizações, mas sim suas propriedades distribucionais. Dessa forma, o importante para as organizações não é somente a idade, tempo de casa, raça ou educação, mas o efeito potencial dessas composições. Lawrence (1988) sustenta que a partir das proposições de Pfeffer (1981; 1983) a demografia organizacional surgiu como uma nova abordagem nos estudos sociais. Uma abordagem normativa, por exemplo, busca medir a relação entre a idade e o comportamento individual,

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enquanto a abordagem demográfica trabalha com a diferença de idade para compreender o comportamento do grupo.

Um dos principais argumentos utilizados por Pfeffer para utilização das variáveis demográficas nos estudos organizacionais é a questão metodológica. Para ele variáveis como atitudes e valores não podem ser medidas diretamente e a mensuração de todas as variáveis intervenientes do processo é quase impossível. A tentativa de medição das variáveis intervenientes resulta em problemas críticos da pesquisa organizacional, como erros de mensuração, diferenças de conceitos e baixo nível de fidedignidade das relações.

Pfeffer (1985) sustenta que a demografia organizacional está baseada nos dados obtidos dos indivíduos na organização, mas constituídos no nível coletivo ou da unidade. Nesse sentido a demografia organizacional é a descrição das várias dimensões como tempo de empresa, sexo e idade em termos de distribuição nos grupos organizacionais (PFEFFER, 1985). Pelled et al. (1999, p. 1) definem a diversidade demográfica como “o grau que uma unidade é heterogênea em relação aos atributos demográficos”. Para Lawrence (1997) demografia organizacional refere-se ao estudo da composição de uma entidade social em termos dos atributos dos membros.

Na perspectiva da demografia organizacional, diversidade é entendida como sinônimo de heterogeneidade. A colocação de Bezrukova et al. (2004, p. 3) ilustra essa sinonímia ao afirmar que “pesquisa recente na área de composição de grupo está mudando o foco dos efeitos diretos da heterogeneidade (ou diversidade) nos resultados para a relação entre diversidade e desempenho”.

Em síntese, depreende-se que demografia organizacional refere-se aos dados dos indivíduos no contexto organizacional, considerando as diferenças em gênero, idade, tempo de empresa, formação escolar e área de especialização em uma determinada unidade social. Estas características constituem-se importante fator de integração social influenciando a dinâmica dos grupos e conseqüentemente o seu desempenho. O presente trabalho insere-se na linha dos estudos de demografia organizacional no nível de análise grupal.

A principal contribuição da demografia organizacional para o entendimento da dinâmica social aparece no contexto organizacional. O relacionamento social entre os indivíduos é influenciado diretamente pelas características demográficas. Pfeffer (1985) aponta que a demografia organizacional tem efeito no desempenho, na inovação e na rotatividade. Pfeffer afirma que em grupos de desenvolvimento a similaridade demográfica influencia positivamente na criatividade e no desempenho do grupo. Os efeitos demográficos no desempenho também foram encontrados no estudo de Greenhaus et al. (1990) quando analisaram as diferenças na avaliação de performance entre profissionais de diferentes raças. Em um estudo mais recente, Sturman (2003) realizou uma revisão nos estudos que relacionaram a idade com a performance no trabalho corroborando com os efeitos sugeridos por Pfeffer.

Estudos sobre os efeitos da diversidade demográfica nos times de trabalho

Desde o artigo seminal de Pfeffer com o conceito de demografia organizacional, diferentes pesquisadores se propuseram a identificar os múltiplos resultados da dinâmica demográfica. A pesquisa sobre demografia organizacional, em sua maioria, refere-se ao estudo das “causas e conseqüências da composição ou distribuição de atributos demográficos específicos dos funcionários em uma organização” (TSUI et al., 1995, p. 192). Lawrence (1997), ao analisar as pesquisas empíricas de demografia organizacional, identificou três abordagens para explicar a relação causa-efeito da demografia organizacional (Figura 1).

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Figura 1: Abordagens sobre a relação de causa-efeito da demografia. Fonte: Adaptado do original de Lawrence (1987).

A abordagem instrumental mostra a variável demográfica como preditora do resultado. A explicação da relação direta entre as variáveis utilizadas nos estudos de demografia ocorre a partir da alta significância e consistência encontrada nas pesquisas (LAWRENCE, 1987). Alguns estudos justificam a utilização desse modelo a partir da afirmação de Pfeffer que pesquisadores encontraram efeitos diretos da demografia no desempenho porque é quase impossível medir todas as potenciais variáveis intervenientes de processo (SMITH et al., 1996; KNIGHT et al., 1999; BANTEL e JACKSON, 1989; SETHI et al. 2001).

A segunda abordagem trata a variável demográfica como indicadora de um conceito subjetivo que produz algum resultado. Alguns estudos mostraram a variável demográfica como indicadora da freqüência de comunicação, que é geralmente citada como um conceito subjetivo dentro da dinâmica do grupo (LAWRENCE, 1987).

A terceira abordagem, a do processo interveniente, sustenta que o conceito subjetivo funciona como interveniente, explicando a relação entre a demografia e os resultados. Segundo Lawrence (1987), quando o processo interveniente é incluído na relação, o preditor e o resultado não estão mais relacionados diretamente.

As pesquisas empíricas que estudaram os efeitos das variáveis demográficas nos resultados individuais, grupal, ou organizacional, seguiram basicamente a relação direta e a indicadora ou indireta, apontadas por Lawrence (1987). Relação direta entre variáveis demográficas e desempenho nos estudos de times

Pfeffer (1985) reconhece a relevância dos efeitos diretos das variáveis demográficas no desempenho do grupo, conforme mostra a Figura 2.

Variáveis demográficas

Conceitos subjetivos Resultados

Variáveis demográficas

Conceitos subjetivos Resultados

Variáveis demográficas

Conceitos subjetivos Resultado

Instrumental

Indicadora

Interveniente

Não significante

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Figura 2: Modelo de relação direta entre as dimensões demográficas e o desempenho

Alguns estudos empíricos propuseram identificar a existência de relação direta entre

estas variáveis. Em sua maioria as variáveis demográficas (variável independente) pesquisadas foram os atributos facilmente detectáveis como idade, gênero, raça e as variáveis, tempo de atuação no grupo de trabalho, escolaridade, formação acadêmica. As variáveis dependentes geralmente são aquelas relacionadas ao desempenho.

Duas unidades de análise predominam nesses estudos, o time de alta gerência e o time de desenvolvimento de produtos. Os estudos que focam os grupos de alta gerência analisam os efeitos da composição deste grupo no desempenho organizacional. Enquanto as pesquisas com grupos de desenvolvimento de produtos avaliaram o desempenho do grupo, medindo principalmente a aderência aos prazos e orçamento, a inovação gerada e a qualidade do trabalho. Estas variáveis estão diretamente relacionadas com a atividade deste tipo de grupo: desenvolver um produto para lançamento no mercado num prazo determinado com um custo de desenvolvimento definido e com a qualidade esperada pelo mercado alvo (CLARK e WHEELWRIGHT, 1993). Na perspectiva do modelo direto Ancona e Caldwell (1992) e Keller (2001) realizaram estudos com grupos de desenvolvimento de novos produtos. Ambos buscaram identificar a relação existente da diversidade funcional com o desempenho do grupo. Com base nos estudos de grupos de trabalho Ancona e Caldwell (1992) utilizaram a aderência ao orçamento, aderência aos prazos e a qualidade técnica como fatores de desempenho do grupo. A partir de entrevistas com os gerentes dos grupos, Keller (2001) identificou os mesmos fatores de desempenho. Enquanto Ancona e Caldwell (1992) analisaram 45 times de novos produtos em 5 empresas de alta tecnologia nas indústrias de computação, instrumentação e fotografia, Keller (2001) pesquisou 93 grupos em quatro empresas compreendendo as indústrias de energia, química, aeroespacial e eletrônica. Os resultados desses estudos divergiram quanto à relação entre diversidade funcional e aderência de prazos. Keller (2001) não encontrou relação direta da diversidade funcional na aderência de prazos e qualidade enquanto Ancona e Caldwell (1992) observaram efeito negativo em relação aos prazos. Ambos estudos identificaram o efeito negativo da diversidade funcional sobre o orçamento. Relação indireta entre as variáveis demográficas e o desempenho

O modelo interveniente (Figura 3) , prediz que cada dimensão demográfica influenciará variáveis do processo do grupo, resultando em alterações no desempenho.

Gênero Idade Tempo de empresa Tempo no grupo Área funcional

Inovação Aderência aos prazos Aderência ao custo/orçamento Qualidade

VARIÁVEIS DEMOGRÁFICAS

DESEMPENHO

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Figura 3: Relação interveniente entre demografia e desempenho

Os grupos de desenvolvimento de produtos precisam obter informações e recursos de outras partes da organização e interagir para criar um produto viável. O sucesso do grupo depende do processo interno e externo ao grupo (ANCONA e CALDWELL, 1992). A comunicação é um dos principais fatores da dinâmica do grupo, pois por meio dela ocorre a integração social com resultado positivo na coesão ou negativo com o aumento do conflito. Além disso, o grupo tem a função de servir de ligação entre as diferentes áreas da organização (CLARK et al., 2002).

Ancona e Caldwell (1992) e Keller (2001) encontraram relação da diversidade funcional com o aumento da comunicação externa do grupo e conseqüente na melhoria do desempenho. Clark et al. (2002) em pesquisa qualitativa realizada com 39 integrantes de times multifuncionais em uma empresa americana, identificaram a importância da comunicação externa ao grupo para a melhoria da performance e do aprendizado individual. Os autores concluíram que a diversidade funcional influencia no aumento da comunicação externa desde que os integrantes possuam ligação com as outras pessoas fora do grupo.

A freqüência da comunicação interna dentro do grupo foi avaliada por Keller (2001) e Smith et al. (1996) como possível influenciadora na relação da diversidade funcional e o desempenho. Os resultados mostram que a diversidade funcional tem efeito negativo na comunicação interna, não impactando no desempenho (KELLER, 2001); porém Smith et al. (1996) encontraram um efeito negativo da freqüência de comunicação com o desempenho. No entanto, estes resultados opostos devem ser considerados diante do contexto envolvido nos dois estudos. Keller (2001) analisou times de desenvolvimento de produto avaliando como fator de desempenho a aderência aos prazos, orçamento e qualidade. A freqüência de comunicação e o compartilhamento de informações em grupos de desenvolvimento de produto envolvem troca de informações e conhecimento entre os integrantes, resultando em um produto melhor.

Lovelace et al. (2001) utilizaram 43 times de desenvolvimento de produtos de 16 empresas de alta tecnologia para avaliar a influência da diversidade funcional sobre a discordância do grupo e, conseqüentemente, no desempenho. Os resultados mostraram que elevados níveis de diversidade estão positivamente associados com elevados níveis de discordância, mas os efeitos da discordância no desempenho dependem de como a discordância é comunicada, o grau de liberdade dos integrantes para expressar dúvidas e a percepção de eficiência do líder pelos integrantes.

O conceito de discordância dentro do grupo utilizado por Lovelace et al. (2001) foi acessado por outros estudos através do conceito reverso, a coesão dentro do grupo. Keller (2001) não encontrou efeito direto da diversidade funcional na coesão do grupo.

Após análise dos estudos explicitados acima, ressaltam-se algumas convergências em termos metodológicos. Primeiro, nos estudos com times de desenvolvimento de produtos, os fatores medidos para avaliar o desempenho do time foram a aderência aos prazos, aderência ao orçamento, a qualidade técnica e a inovação. Segundo, todos os dados quantitativos foram

Gênero Idade Tempo de empresa Tempo no grupo Área funcional

Comunicação Coesão Conflito

Inovação Aderência aos prazos Aderência ao custo Aderência ao orçamento Qualidade

VARIÁVEIS DEMOGRÁFICAS

VARIÁVEIS DE PROCESSO

DESEMPENHO

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analisados por meio de regressão e correlação exceto os estudos de Ancona e Caldwell (1992) e Smith et al. (1996) que incluíram análise Path. Terceiro, o tamanho da amostra em grupos de desenvolvimento de produto variou de 37 a 93 times (ANCONA e CALDWELL, 1992; LOVELACE et al., 2001; KELLER, 2001; RANDEL e JAUSSI, 2003. Quarto, a utilização do tamanho do time como variável de controle e a diversidade funcional como variável independente caracterizou a maioria dos estudos analisados. Resultados dos times

Cohen e Bailey (1997) realizaram revisão em 54 estudos de times no contexto organizacional publicados entre janeiro de 1990 a abril 1996 que incluíram alguma medida de resultado.

Para categorizar os resultados dos times, Cohen e Bailey (1997) definiram três dimensões de efetividade do time: (1) desempenho efetivo em termos de qualidade e quantidade de resultados, (2) atitudes dos integrantes e (3) resultados comportamentais. Exemplos de desempenho efetivo incluíram eficiência, produtividade, prazos, qualidade, satisfação de cliente e inovação. As medidas atitudinais incluíram satisfação dos trabalhadores, comprometimento e confiança. O comportamento medido incluiu absenteísmo, rotatividade e segurança.

Geralmente, a unidade de análise dos estudos de times e a característica do time determinam as variáveis de desempenho que serão avaliadas. Os estudos que utilizaram os times de trabalho, ou seja, departamentos ou unidades de uma empresa, como unidade de análise, avaliaram o desempenho dos integrantes e do time. As medidas de desempenho no nível individual são geralmente satisfação, aprendizagem individual, desenvolvimento pessoal, cooperação, comprometimento, absenteísmo e predisposição a deixar a empresa (COHEN e BAILEY, 1997) e as medidas de desempenho do time são a produtividade e a percepção de desempenho.

Nos estudos com times de projetos a mais freqüente medida utilizada foi a percepção de desempenho avaliada pelo gerente em cinco categorias: Aderência ao orçamento, aderência aos prazos, inovação, qualidade do projeto e desempenho geral (COHEN e BAILEY, 1997). Nos estudos com times de projetos Katz e Allen (1985), Ancona e Caldwell (1992), Keller (2001) e Hoegl e Gemueden (2001) utilizaram a aderência aos prazos, aderência ao orçamento a qualidade e a inovação como medidas de desempenho do time.

Ancona e Caldwell (1992) apontam como limitação deste modo de medição o pouco conhecimento da relação de medida subjetiva de performance com as medidas mensuráveis, como crescimento de vendas e qualidade dos produtos. A partir da fundamentação teórica apresentada, foi formulado um modelo conceitual orientador da pesquisa, à luz da abordagem direta entre as variáveis demográficas e o desempenho de times multifuncionais.

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PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Pesquisas em diversidade, no âmbito da demografia, fazem uso predominante do método quantitativo. A presente pesquisa seguiu essa tradição, com algumas inovações. A fim de definir o conceito Desempenho dos Times, no contexto real da pesquisa, foi realizada uma pesquisa, por e-mail, com questões abertas com seis Coordenadores de Times. A pesquisa realizada pode ser considerada do tipo correlacional, na medida em que se buscou verificar a relação entre duas variáveis.

A definição do nível de análise e a fonte de diversidade constituem-se em uma escolha do pesquisador, a partir de suas próprias origens intelectuais e da definição do fenômeno objeto de investigação (HANASHIRO e QUEIROZ, 2005). Essa pesquisa adotou o time de trabalho como unidade fundamental de unidade de análise. Foram coletados dados demográficos e funcionais de cada integrante que depois foram consolidados no nível do time, por meio do índice de heterogeneidade. Times de redução de custos e desenvolvimento de produto constituíram-se como alvo amostral, por duas razões. Pelo papel central que

Idade

Gênero

Área Funcional

Tempo de Empresa

Tempo no Time

Escolaridade

Formação

Tempo área funcional

DIMENSÃO DE DIVERSIDADE

DEMOGRÁFICA

Índice Geral

VI

Idade

Gênero

Área Funcional

Tempo de Empresa

Tempo no Time

Escolaridade

Formação

Tempo área funcional

VARIÁVEL INDEPENDENTE (VI) Índice heterogeneidade

Desempenho do time

Prazo Custo Investimento Criatividade Avaliação Geral

VARIÁVEL DEPENDENTE

HIPÓTESES

H1: As Heterogeneidades estão positivamente correlacionadas com a criatividade do time.

H2: As Heterogeneidades estão negativamente correlacionadas com a aderência aos prazos

H3: As Heterogeneidades têm efeito negativo na aderência aos custos.

H4: As Heterogeneidades têm efeito negativo na aderência aos investimentos.

H5: As Heterogeneidades estão positivamente correlacionadas com a avaliação geral.

H6: A heterogeneidade geral do time está relacionada negativamente com a aderência aos prazos, custo e

investimento e positivamente com a criatividade e à avaliação geral.

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desempenham nas empresas do setor pesquisado, e pela importância da diversidade nesse tipo de time, posto o requisito de desempenho voltado à criatividade, solução de problemas, inovação dentre outros fatores sustentados na literatura. Os times de redução de custos na indústria automobilística, apresentam características e requisitos similares, como se pôde depreender nas entrevistas realizadas.

O Plano amostral

Os dados foram coletados em 2005 em quatro indústrias automobilísticas brasileiras, dentre as dez maiores no Brasil. A definição dessa amostra resultou de uma pesquisa piloto realizada em sete empresas representativas do setor, onde buscou identificar a existência, o número de times das duas modalidades e a possibilidade de participação.

Não se trabalhou com uma amostra, mas toda a população desse tipo de time nas empresas pesquisadas, ou seja, 77 times. Destes, obtiveram-se respostas de 46 times de trabalho (41 de redução de custo e 5 de desenvolvimento de produto) compreendendo 314 integrantes. O número de integrantes em cada time variou de 4 a 12 participantes.

Variáveis da pesquisa, definição operacional e instrumento

As variáveis independentes se constituíram pela heterogeneidade nas seguintes dimensões demográficas: idade, gênero, tempo de profissão, tempo de trabalho na empresa, tempo de trabalho no time, nível de escolaridade, área funcional e tempo de atuação na área funcional. Isso significa, por exemplo, que não é a idade a variável a ser utilizada nos cálculos estatísticos, mas a variabilidade de idade dentro de um determinado time. As pesquisas em diversidade, em particular no nível de time, utilizam cálculos de diversidade diferenciados.

De acordo com O’Reilly et al. (1989), o coeficiente de variação é o método estatístico mais utilizado para calcular as diferenças demográficas do grupo nas organizações. O coeficiente de variação é representado por:

XDPcv =

onde DP é desvio padrão da amostra e X a média dos valores da amostra. As principais variáveis agregadas por meio do coeficiente de variação encontradas na

literatura foram: idade, tempo de empresa, tempo no grupo e nível educacional. (MURRAY, 1989; ANCONA e CALDWELL, 1992; BANTEL e JACKSON, 1989; SMITH et al., 1996; KNIGHT et al., 1999; SIMONS et al., 1999; RANDEL E JAUSSI, 2003; O’REILLY et al., 1989).

Pesquisadores freqüentemente utilizam o índice proposto por Blau (1977) para medir a diversidade funcional (MURRAY, 1989; BANTEL e JACKSON, 1989; SMITH et al., 1996; KNIGHT et al., 1999; SIMONS et al., 1999; RANDEL e JAUSSI, 2003; O’REILLY et al.,1989).

O índice é representado por:

∑=

−=ni

iiPH 21

onde P é a proporção do grupo em uma categoria e i é o número de diferentes categorias representadas no time (BANTEL E JACKSON, 1989). Um alto valor do índice representa alta variação das categorias dentro do time.

Foram adotados os índices de heterogeneidade baseados no “coeficiente de variação” para as dimensões mensuradas por escala contínua (idade, tempo de time, tempo de área funcional). Para as demais dimensões utilizou-se a fórmula de Blau.

A variável independente, contudo, não consiste nesses índices de heterogeneidade, mas em um índice geral do time. Como foram usados dois tipos de cálculos, a média aritmética simples não refletiria um índice geral. Assim, adotou-se o seguinte procedimento

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para o cálculo da heterogeneidade geral. 1) determinação dos valores extremos de heterogeneidade (0 para o índice mais homogêneo e 10 para os mais heterogêneos); 2) transformação dos índices de heterogeneidade para uma mesma base; e 3) calculo da média desses novos índices, gerando o“índice geral de heterogeneidade” de cada time.

A variável dependente pesquisada foi o desempenho do time. Extensa pesquisa na literatura em diversidade nos times de trabalho apontou alguns itens, complementados com os resultados da pesquisa junto aos coordenadores, a partir de uma única pergunta: “Quais critérios de desempenho são utilizados para avaliar o seu time?”. O desempenho passou a ser medido por meio dos seguintes itens: prazo, custo, investimento, criatividade e avaliação geral. Todos os itens foram respondidos pelos Coordenadores dos times.

Essas variáveis foram operacionalizadas da seguinte forma. O prazo foi definido como aderência ao prazo, planejado (times de desenvolvimento de produto) ou prazo das metas (times de redução de custo). Foi medido pelo quanto o projeto do time estava “muito atrasado” até “muito adiantado”. O custo foi definido como aderência ao custo do produto em relação ao planejado, medido o quanto o custo do projeto estava “muito acima do planejado” até “muito abaixo do planejado”. Investimento ou aderência ao orçamento, ou seja, a capacidade de o time utilizar os recursos financeiros previstos sem excedê-lo, foi medido pelo quanto o gasto com investimento do time estava “muito acima do planejado” até “muito abaixo do planejado”. A criatividade referiu-se à geração de idéias e foi medido pela percepção do Coordenador quanto ao volume de idéias geradas pelo seu time. Finalmente, a avaliação geral mediu a percepção do Coordenador sobre o quanto o desempenho do time estava “abaixo” até “acima do esperado” e como ele considerava o projeto, desde “não é bem sucedido” até “extremamente bem sucedido”. Todos esses itens foram mensurados por uma escala de mensuração de 5 pontos.

Dois instrumentos estruturados e auto-preenchíveis de coleta de dados foram desenvolvidos. O primeiro destinou-se à coleta de dados demográficos e funcionais dos integrantes utilizados para o cálculo do índice de heterogeneidade. Os Coordenadores dos Times preencheram em uma planilha a idade, o gênero, o tempo de profissão, o tempo na empresa, a escolaridade, a formação, a área funcional, o tempo de atuação na área funcional e o tempo de atuação no time de cada um dos integrantes do time. O segundo instrumento foi desenvolvido para mensurar o desempenho dos times. Exigiu um longo processo de elaboração, constituído pelas seguintes etapas: 1) pesquisas na literatura estado-unidense; 2) entrevistas junto aos profissionais da área para caracterizar e definir operacionalmente a variável dependente; 3) construção de diferentes versões de escalas/instrumentos; 4) entrevistas com os profissionais para avaliação do instrumento mais adequado à realidade estudada, e 5) consultas a professores da área. Esse processo gerou 10 versões com sucessivos aprimoramentos até a sua edição final, composta por 10 questões.

Dentre os tipos de validade mais conhecido, validade de critério, de constructo e de conteúdo, esse estudo procurou assegurar esta última, ao fazer diversas consultas aos profissionais que atuam nos dois tipos de times com a preocupação de inquiri-los sobre a precisão conceitual da variável desempenho do time. Resultados Dados demográficos dos integrantes

Os times eram formados majoritariamente por homens (96%), por profissionais de elevada escolaridade (87,6 % com curso superior/pós-graduação), engenheiros (60,8%), atuando em média 16 anos na empresa, 20 anos na respectiva profissão, 13 anos na área funcional e 20 meses no mesmo time. Os integrantes (314) provinham das seguintes áreas

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funcionais: engenharia de produto (39,2%), produção (12,4%), compras (11,1%), finanças (8,0%), gerenciamento (6,1%) e outras (23,2%). Análise de correlação

Optou-se por reduzir o número de variáveis independentes a fim de aumentar o poder estatístico das análises, seguindo uma orientação de Hair et al. (2005) de uma razão mínima de cinco observações para cada variável independente. O gênero foi descartado em face de sua baixa representatividade na amostra (4%). Pelo teste de correlação de Spearman (algumas variáveis não apresentaram normalidade pelo teste de Kolmogorov-Smirnov) verificou-se que as variáveis heterogeneidade de idade, tempo de profissão e tempo de empresa apareceram fortemente correlacionadas entre si, com coeficientes significativos acima de 0,8. Por esse motivo, optou-se por considerar apenas a variável heterogeneidade de idade.

A análise de correlação, considerada uma estatística descritiva, representa o primeiro passo para a estatística inferencial (SHENSKI, 2000), a ser realizada por meio da análise de regressão. A Tabela 1 apresenta a média e a correlação (Spearman) entre as variáveis independentes e dependentes. Inicialmente salienta-se que não existe multicolinearidade (quando as variáveis independentes estão altamente correlacionadas), aspecto importante para a realização a posterior análise de regressão. Observa-se que somente as variáveis de heterogeneidade Idade, Escolaridade, Tempo na área funcional e Geral no time estão correlacionadas com criatividade e as três primeiras com Avaliação geral do time. A heterogeneidade de formação apresenta-se correlacionada com prazo. Contudo, importa ressaltar que os baixos coeficientes obtidos são indicativos de que a análise de regressão pode não evidenciar o impacto das heterogeneidades no desempenho do time, tal como postulado nas hipóteses.

Tabela 1 – Estatística descritiva e coeficiente de correlação de Spearman (N=46)

Variável Média 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1. Idade -- 2. Escolaridade .19 -- 3. Formação .17 .53** -- 4. Área funcional -.15 -.20 -.13 -- 5. Tempo A. funcional .55** .20¹ .26* -.22 -- 6. Tempo no Time .37** .12 .12 -.12 0.7 -- 7. Geral time .65** .49** .51** .10 .73** .56** -- 8. Prazos .02 -.00 -.24¹ -.09 .01 -.13 -.18 -- 9. Custos -.05 .04 .00 -.11 .05 .04 -.03 -.07 -- 10. Investimentos .03 .06 .08 -.08 -.12 .16 .01 -.12 .40** -- 11. Criatividade .26* .27* .15 -.13 .45** .12 .24¹ .30* .11 .20¹ -- 12. Avaliação Geral .26* .28* .16 -.20¹ .40** .10 .15 .19 .05 .24¹ .49** **. P< .01; *. P< .05 (unicaudal); ¹ p< .1 (unicaudal). Variáveis 1 a 7= índice de heterogeneidade O efeito da heterogeneidade dos times e o desempenho

Hipótese 1: as heterogeneidades estão positivamente correlacionadas com a

criatividade do time. Parte desta hipótese foi confirmada na análise de correlação (Tabela1): quanto maior a heterogeneidade em relação à idade, escolaridade e tempo de área funcional, mais criativo o time é, segundo a percepção do Coordenador. No entanto, para avaliar o efeito simultâneo dessas variáveis de heterogeneidade procedeu-se à análise de regressão múltipla

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pelo método stepwise, pelo qual as variáveis independentes foram selecionadas para serem incorporadas em função de seu poder de explicação agregado ao modelo. Este método foi utilizado em todas as hipóteses.

O resultado do teste de regressão múltipla mostra que apenas a variável heterogeneidade de tempo de área funcional possui influência na variável criatividade (p<.01).

Hipótese 2: As heterogeneidades estão negativamente correlacionadas com a

aderência aos prazos. Pela análise de correlação (Tabela 1) somente a heterogeneidade de formação (engenheiros, administradores, economistas, etc.) está correlacionada negativamente com o prazo; isso significa que quanto mais o time é heterogêneo em relação à formação escolar menos ele está cumprindo os prazos estabelecidos, na avaliação do Coordenador.

O teste de regressão múltipla não apresentou resultado, devido à eliminação de todas as variáveis do modelo. Isso significa que quando analisada em conjunto as heterogeneidades não explicam a variável aderência ao prazo.

Hipótese 3: As heterogeneidades estão negativamente correlacionadas com a aderência aos custos. Observa-se que a variável custo não se correlaciona significativamente com as heterogeneidades dos times (Tabela 1). O teste de regressão múltipla não revelou significativo, ou seja, as heterogeneidades dos times não influenciam a aderência aos custos dos projetos em andamento.

Hipótese 4: As heterogeneidades têm efeito negativo na aderência aos investimentos. A variável investimento não se apresentou correlacionada com as variáveis independentes. O modelo de regressão múltipla revelou sem significância, logo, nenhuma variável independente explica a aderência aos investimentos.

Hipótese 5: As heterogeneidades estão positivamente correlacionadas com a avaliação geral. Conforme se pode observar na Tabela 1, a avaliação geral correlaciona-se significativamente com a heterogeneidade de tempo de área funcional e com as variáveis de heterogeneidade de Idade e Escolaridade. À medida que o time é mais heterogêneo em relação à idade, escolaridade e tempo de área funcional, melhor é sua avaliação perante o coordenador. O resultado do teste de regressão múltipla não apresentou significância estatística, tendo eliminado todas as variáveis do modelo.

Hipótese 6: A heterogeneidade geral do time está relacionada negativamente com a aderência aos prazos, custo, investimento, e positivamente com a criatividade e à avaliação geral. A Tabela 1 mostra que a heterogeneidade geral dos times está correlacionada somente com criatividade. Os resultados da análise de regressão múltipla não revelaram significância, ou seja, a heterogeneidade geral do time não influencia o desempenho dos mesmos. O tópico a seguir busca fazer uma discussão mais ampla dos resultados anteriormente encontrados: à luz das pesquisas sobre diversidade em times, realizados no contexto de organizações dos Estados Unidos, de onde provém o mainstream da área; fazer uma avaliação mais crítica da amostra pesquisada e seu eventual reflexo nos resultados e, finalmente, em caráter absolutamente exploratório procurar compreender, em que medida nosso ethos cultural poderia obscurecer os resultados encontrados?

DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Os resultados acima apresentados permitem responder com limitações a questão de pesquisa: há relação entre a heterogeneidade demográfica na composição dos times multifuncionais de indústria automobilística e os resultados de desempenho desses times? Sinteticamente, apenas a heterogeneidade no tempo de atuação na área funcional influencia a

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criatividade. A heterogeneidade geral calculada para cada um dos 46 times pesquisados não explicou o desempenho dos mesmos.

Uma hipótese não comprovada remete o pesquisador a um questionamento sobre a causa de tal resultado. Uma das razões poderia ser a definição operacional do conceito, o próprio instrumento, as técnicas utilizadas ou a amostra pesquisada. Todos os cuidados foram considerados para atender minimamente a validade de conceito e, subjetivamente a de constructo. Isso, na medida em que as variáveis consideradas na pesquisa têm total fundamentação na literatura e a operacionalização da variável desempenho dos times foi um processo dinâmico conjunta com os profissionais que atuam nos dois tipos de times pesquisados. As técnicas estatísticas e a definição do tipo e cálculo do índice de heterogeneidade encontram-se respaldo nos estudos realizados por autores estado-unidenses. Assim sendo, resta-nos refletir acerca da amostra.

Uma análise descritiva pode nos apontar o quanto as variáveis originais (e não os índices de heterogeneidade) tendem a ser mais heterogêneas ou mais homogêneas, no conceito de que a diversidade (e seu oposto, homogeneidade) refere-se às diferenças (ou similaridades) entre membros do grupo de trabalho (McGRATH, BERDAHL e ARROW, 2002).

A média dos integrantes em relação à idade, tempo de profissão, é de 41 anos com desvio padrão de quase dez anos, enquanto a média do tempo e área funcional é de 13 anos e desvio padrão de pouco mais de 8 anos. Isso reflete provável heterogeneidade. Por outro lado, quase 90% desses integrantes possuem no mínimo o curso superior. Ou seja, é uma população relativamente homogênea. Ainda, 61% dos integrantes são engenheiros, e a média de atuação no mesmo time é de 20 meses, com desvio de 7 meses. Esse último dado revela que o tempo pode ter contribuído para formar um group thinking, o que tende a uma homogeneização de comportamentos e maior coesão (KATZ, 1982).

Essa caracterização qualitativa da amostra, que não revelou uma elevada heterogeneidade, pode explicar o baixo poder explicativo das variáveis independentes.

À luz da análise de correlação pôde-se evidenciar que quanto mais elevada a heterogeneidade em idade, em formação escolar e no tempo de atuação na área funcional mais elevado é o volume de idéias que o Coordenador percebe em seu time. No entanto, os coeficientes de correlações são baixos, revelando que essas heterogeneidades não são elevadas, ou até pode haver o corolário, uma relativa homogeneidade, como se depreendeu da análise descritiva. Bantel e Jackson (1989) também encontraram relação positiva da heterogeneidade de idade (r= 0,13 p<0,05) e escolaridade (r=0,29 p<0,001). Pela hipótese1 a heterogeneidade de área funcional está positivamente correlacionada com a criatividade, mas isso não foi comprovado nesse estudo, pois a correlação entre as variáveis não apresentou significância, do mesmo modo que nas pesquisas de Sethi, Smith e Park (2001) e Lovelace, Shapiro e Weingart (2001). Contraditoriamente, Ancona e Caldwell (1992) encontraram relação negativa (r=-0,26 p<0,05) em times de desenvolvimento de produtos em indústrias enquanto e Bantel e Jackson (1989) obtiveram uma relação positiva (r=0,31, p<0,01) em times do setor bancário.

A análise de regressão apontou que somente a heterogeneidade de tempo na área funcional explica a criatividade, uma dimensão do desempenho. Ou seja, ter na equipe pessoas com pouco tempo de atuação de área funcional e outras com muito tempo, tende a estimular a criatividade nos times. As outras heterogeneidades não influenciam o desempenho dos times. Contraditoriamente Pfeffer (1985) afirma que em grupos de desenvolvimento a similaridade demográfica influencia positivamente na criatividade.

Importa ressaltar que embora a aderência aos prazos, custos e investimentos e avaliação geral do time não tenham sido influenciados pelas heterogeneidades pesquisadas, a literatura aponta evidências de tal relacionamento. Assim, Keller (2001) encontrou correlação

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positiva entre as variáveis de heterogeneidade (área funcional e tempo de grupo) e aderência aos prazos (r=0,3 p<0,01; r=0,25 p<0,05, respectivamente). Quanto à aderência ao custo, o estudo de Ancona e Caldweel (1992) não encontrou correlação significativa com heterogeneidade de área funcional. Porém Keller (2001) encontrou um efeito negativo significante da heterogeneidade de área funcional na aderência aos custos (r=-0,24 p<0,05). Apesar de a variável aderência aos investimentos ter sido considerada relevante pelos coordenadores dos times, motivo pelo qual foi incluída, o resultado indica baixa (e não significativa) correlação com as variáveis independentes. Nenhuma pesquisa mencionada na literatura utilizou essa variável.

A avaliação geral realizada pelos coordenadores apresentou-se correlacionada com a heterogeneidade de idade (r=0,26; p<0,05), heterogeneidade de escolaridade (r=0,28; p<0,031); heterogeneidade de tempo de área funcional (r=0,38; p<0,05), confirmando a quinta hipótese.

A relação entre a heterogeneidade de área funcional e a avaliação geral no estudo de Ancona e Caldwell (1992) apresenta resultados contraditórios. Enquanto a correlação da heterogeneidade de área funcional está positivamente associada com a avaliação geral (r=0,3; p<0,05), na análise Path esse resultado se inverte (r=-0,28; p<0,05). Na discussão dos resultados os autores relataram apenas o efeito negativo encontrado na análise Path “altos níveis de diversidade funcional são diretamente associados com baixos níveis de performance” (Ancona e Caldwell, 1992, p.338). A contradição dos resultados não permite comparação entre esse estudo e dos autores mencionados, apesar da similaridade amostral.

Em suma, essa pesquisa mostrou que a heterogeneidade baseada em idade escolaridade, formação estão correlacionadas positivamente com a criatividade e a avaliação geral. Contudo, o modelo de regressão múltipla apontou que apenas 18,2% (r2 significativo em um nível de 0,003) da variação da criatividade dos times podem ser explicados pela heterogeneidade no tempo de área funcional. Ou seja, um modelo de regressão simples explica esse efeito.

Os resultados obtidos na pesquisa conduzem, ainda, a alguns questionamentos para entender com mais profundidade o efeito da diversidade nos times e seus resultados. Uma delas é que a dimensão demográfica “visível” tem efeito limitado para explicar o desempenho. Isso quer dizer que o desempenho efetivo dos times pode provir de diferenças, cognitivas, de valores, de habilidades, ou seja, variáveis mais subjetivas. Outro questionamento é que a relação heterogeneidade é mediada por outros fatores de processos de times, consistente com os argumentos de Cox e Finley (1995, p.67): “Algumas pesquisas citadas indicam que a diversidade não gerenciável geralmente conduz a não melhoria ou mesmo a resultados desfavoráveis”. Isso revela, eventualmente, a necessidade de adotar a abordagem de relação indireta entre as variáveis demográficas e o desempenho.

Finalmente, a título de reflexão intelectual sobre uma assimilação mais crítica da literatura estado-unidense sobre diversidade, o pensamento dominante, caberia entender se determinadas características da cultura brasileira como hierarquia e personalismo (FREYRE, 2004), a cordialidade (HOLANDA, 1995), o autoritarismo (DaMATTA, 1978, 1984) e o formalismo de (GUERREIRO RAMOS, 1983) não poderiam estar subjacente nas atitudes e comportamentos relativos aos processos de grupo de tal forma a influenciar o desempenho dos times?

CONCLUSÕES

Os resultados contraditórios nas pesquisas de diversidade foram relatados por Jackson, Joshi e Erhart (2003) na revisão de 63 estudos sobre o tema. Da mesma forma que Jehn, Northcraft e Neale (1999, p.742) apontam que a inconsistência dos resultados das pesquisas

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de diversidade baseia-se na falta de evidências de que características pessoais visíveis poderiam ser benéficas, exceto na medida em que a “diversidade crie outra diversidade no grupo de trabalho, tal como diversidade de informação ou perspectiva”.

A preferência dos coordenadores por times mais homogêneos pode indicar, como constatado por Hanashiro e Godoy (2004) “uma compreensão limitada dos próprios profissionais acerca do conceito de diversidade na organização” e mostrar que as empresas não estão aproveitando os benefícios da diversidade, ou até mesmo como citado por Jackson (1996), não permitindo a ocorrência de discussões com o intuito de reduzir as dificuldades de gerenciamento e conflitos. Ações deste tipo inibem a criação de consenso e de entendimento compartilhados reduzindo os benefícios que a diversidade pode trazer aos grupos. Neste sentido, Torres e Pérez-Nebra (2004) afirmam que a maior limitação da organização em atingir os benefícios esperados de desempenho com elevados níveis de diversidade está na visão da liderança quanto ao propósito de se ter um grupo diversificado.

A interpretação e a generalização dos resultados precisam levar em consideração algumas limitações da pesquisa. A amostra é específica ao contexto automotivo e aos times de desenvolvimento de produtos e de redução de custos pesquisados. Em razão do tamanho pequeno da amostra, embora tenha sido pesquisados 319 indivíduos, e a natureza não probabilística da mesma, os resultados encontrados não permitem generalização. REFERÊNCIAS

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