Gestão do Conhecimento como ferramenta para melhoria do trabalho coletivo e colaborativo

Conteúdo do artigo principal

Alexsandra Monteiro da Silva
Ana Claudine Siqueira Correa
José Mário Ribeiro de Souza Filho
Gleybson dos Santos Farias
Ricardo André Cavalcante de Souza

Resumo

Objetivo: O conhecimento é o principal ativo das organizações modernas. O propósito da Gestão do Conhecimento (KM) é alavancar o conhecimento para melhorar o desempenho organizacional. Entre os desafios da KM está o compartilhamento do conhecimento entre os trabalhadores do conhecimento. Diante deste cenário, o objetivo deste trabalho consiste em responder a seguinte questão: Como reusar e aplicar o conhecimento organizacional para mitigar deficiências e problemas encontrados no trabalho coletivo e colaborativo?

Design/Metodologia/Abordagem: O estudo consiste na aplicação de uma abordagem de Gestão do Conhecimento, denominada Ciclo KM, para resolver um problema de KM encontrado na unidade de engenharia de requisitos de uma organização do setor público. As etapas do ciclo KM são: (1) captura do conhecimento; (2) compartilhamento e disseminação do conhecimento; e (3) aplicação do conhecimento. Tais etapas foram executadas com o auxílio de ferramentas e práticas de KM encontradas na literatura, tais como, mapa do conhecimento, análise de rede social, comunidade de prática e storytelling.

Resultados: Experimentação de uma sistemática para captura, disseminação e aplicação do conhecimento organizacional no contexto de um projeto de KM. Desenvolvimento de um protótipo de solução de KM para dar suporte ao trabalho coletivo e colaborativo.

Originalidade/valor: Prover meio para o compartilhamento, reuso e aplicação do conhecimento que correspondem a aspectos da Gestão do Conhecimento considerados determinantes para a inovação em uma organização.

Detalhes do artigo

Seção
Artigos
Biografia do Autor

Ricardo André Cavalcante de Souza, Doutor em Ciência da Computação Professor Associado do Departamento de Estatística e Informática da Universidade Federal Rural de Pernambuco

Professor Dr. Associado do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE