Gestão do conhecimento para redes interorganizacionais do agronegócio: desenhando um modelo de maturidade

Abstract

O Brasil se destacou como um dos principais produtores e exportadores agrícolas mundiais em 2023, o setor do agronegócio representou 24,1% do Produto Interno Bruto brasileiro (PIB) e 48,6% do total das exportações do país. Para manter e expandir sua posição de destaque com sustentabilidade, é importante promover a modernização, a transformação digital e a inovação em toda a cadeia produtiva agrícola. A formação de novos arranjos organizacionais, como as redes interorganizacionais, é uma alternativa para que o setor possa compartilhar recursos e conhecimento especializado entre as diferentes organizações inseridas em rede. No entanto, a mera criação dessas redes não garante acesso ao conhecimento e à inovação, pois depende da capacidade das redes. Nesse contexto, a Gestão do Conhecimento (GC), por meio das suas iniciativas e ferramentas, como os Modelos de Maturidade de GC (MMGC) podem auxiliar na sistematização e nos processos do conhecimento que estão dispersos nas redes. Entretanto, a literatura indica que estudos sobre GC e redes interorganizacionais ainda representam um desafio, tanto prático quanto teórico. Considera-se, portanto, que as redes interorganizacionais no agronegócio possuem atributos distintos e complexos que exigem a ampliação dos estudos para melhorar a sua compreensão. Diante do exposto, esta pesquisa tem como objetivo identificar as dimensões e variáveis para um Modelo de Maturidade de GC para apoiar as redes interorganizacionais do agronegócio na sua maturidade de GC. Trata-se de uma pesquisa empírica, caracterizada pela abordagem exploratória qualitativa. A coleta de dados se deu por meio de entrevistas semiestruturadas com 17 atores de cinco redes interorganizacionais da cadeia produtiva do vinho de Portugal e do Brasil. Os resultados foram analisados utilizando a técnica de análise de conteúdo, e foram validados com cinco especialistas. Os resultados da pesquisa identifica as dimensões e variáveis de um MMGC para redes interorganizacionais composto de sete dimensões: Liderança de rede, Processos, Pessoas, Tecnologia, Processos de GC, Aprendizagem e inovação e Resultados de GC. Para cada dimensão, foram definidas seis variáveis, as quais permitem identificar as iniciativas e as práticas de GC que auxiliam as redes na sua maturidade. Das Dimensões identificadas a Liderança de rede juntamente com Pessoas, Processos e Tecnologia são vistas como aceleradores dos processos de GC, que geram aprendizagem de rede e inovação e promovem o alcance dos resultados de GC. Esta pesquisa identifica ainda características específicas que um MMGC para redes interorganizacionais deve considerar, destaca-se a Liderança de rede que está relacionada ao modelo de governança e o nível de análise da Dimensão Pessoas, pois estes se caracterizam por indivíduos, ou seja, pessoas indicadas pelas empresas pertencentes à rede, que passam a representar suas empresas, formando a organização rede. A contribuição desta pesquisa avança com a literatura de MMGC, ao identificar as dimensões e as variáveis para um MMGC para organizações não tradicionais, como as redes interorganizacionais, que possuem características específicas.

Abstract: In 2023, Brazil emerged as one of the leading global agricultural producers and exporters, the agribusiness sector accounting for 24.1% of the country's Gross Domestic Product (GDP) and 48.6% of its total exports. To sustain and further strengthen its prominent position sustainably, it is crucial to promote modernization, digital transformation, and innovation across the entire agricultural production chain. The formation of new organizational arrangements, such as interorganizational networks, presents a viable strategy for the sector to share resources and specialized knowledge among different organizations within the network. However, the mere creation of these networks does not guarantee access to knowledge and innovation, as this access is contingent upon the networks' capabilities. In this context, Knowledge Management (KM), through its initiatives and tools?such as Knowledge Management Maturity Models (KMMM)?can assist in the systematization and management of knowledge that is dispersed across networks. Nonetheless, the literature suggests that studies on KM and interorganizational networks remain challenging, both practically and theoretically. It is considered that interorganizational networks in agribusiness possess distinct and complex attributes that necessitate further research to enhance understanding. Given this backdrop, this research aims to identify the dimensions and variables for a KMMM designed to support the KM maturity of interorganizational networks in agribusiness. This empirical study adopts a qualitative, exploratory approach. Data were collected through semi-structured interviews with 17 participants from five interorganizational networks within the wine production chain in Portugal and Brazil. The results were analyzed using content analysis techniques and validated by five experts. The findings of this research identify the dimensions and variables of a KMMM for interorganizational networks, encompassing seven dimensions: Network Leadership, Processes, People, Technology, KM Processes, Learning and Innovation, and KM Outcomes. For each dimension, six variables were defined, enabling the identification of KM initiatives and practices that aid networks in advancing their KM maturity. Among the identified dimensions, Network Leadership, together with People, Processes, and Technology, is perceived as an accelerator of KM processes, fostering network learning and innovation and promoting the achievement of KM outcomes. This research also identifies specific characteristics that a KMMM for interorganizational networks should consider, particularly emphasizing Network Leadership, which is related to governance models, and the analysis level of the People dimension, as this dimension involves individuals?representatives appointed by companies within the network who, in turn, form the network organization. The contribution of this research advances the MMGC literature by identifying the dimensions and variables for a MMGC for non-traditional organizations, such as interorganizational networks, which have specific characteristics.