Resumo Executivo

Priscila Maria Silva Rodrigues; Jonatas de Oliveira

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A gestão de projetos assume um papel cada vez mais estratégico nas organizações contemporâneas, sendo reconhecida como elemento fundamental para a entrega de valor, a competitividade e a sustentabilidade dos negócios. A capacidade de cumprir o escopo, o prazo e o custo acordados deixou de ser apenas um diferencial e passou a representar um requisito essencial para o sucesso organizacional (Kerzner, 2017). Estudos recentes reforçam essa preocupação, indicando que apenas 62% dos projetos no mundo são concluídos dentro do orçamento planejado e 55% são finalizados no prazo estabelecido, o que demonstra que, apesar das melhorias metodológicas nos últimos anos, os desvios ainda são uma ocorrência frequente (PMI, 2021). No setor de Tecnologia da Informação, a baixa qualidade no planejamento desempenha um papel central no fracasso das iniciativas, especialmente quando orçamentos e recursos são mal estimados (Araújo, 2016). A falta de alocação adequada de fundos resulta em atrasos, estouros de orçamento e entregas incompletas, com casos extremos onde os custos excedem 200% do valor planejado (Flyvbjerg e Budzier, 2011).

A complexidade do gerenciamento financeiro cresce significativamente quando uma organização expande suas operações para novos mercados, enfrentando incertezas sobre demanda, custos de adaptação e viabilidade financeira. Novas entrantes precisam equilibrar custos fixos com informações limitadas sobre o comportamento do consumidor e o ambiente operacional local (Dunne et al., 1988). Pequenas e médias empresas, especialmente as startups, enfrentam custos iniciais elevados e barreiras de entrada que podem comprometer sua permanência no mercado, sendo a imprevisibilidade regulatória e econômica um dos principais riscos estratégicos na internacionalização (Bagheri et al., 2019). Esse cenário pressiona a estrutura organizacional, pois a escassez de recursos financeiros obriga a priorização de decisões de curto prazo em detrimento de investimentos estratégicos. Para mitigar tais desafios, recorre-se frequentemente a alianças locais e estratégias de precificação mais conservadoras que, embora aumentem a chance de sobrevivência inicial, podem limitar a competitividade no longo prazo (Cavusgil et al., 2017).

No contexto brasileiro, o ambiente regulatório e legal torna o gerenciamento de projetos ainda mais complexo, com regras específicas para os setores de tecnologia que podem levar à subestimação de custos previstos (World Bank, 2020). As empresas precisam revisar suas metodologias de orçamento e aprimorar técnicas de estimativa para assegurar a viabilidade financeira. Dimensões culturais nacionais, como a desigualdade de poder e a orientação temporal, também influenciam o gerenciamento de projetos em países em desenvolvimento, afetando práticas de planejamento e tomada de decisão (Amoah et al., 2023). Diante dessa problemática, torna-se essencial identificar a melhor metodologia de custos para uma startup em processo de inserção no mercado brasileiro, visando reduzir desvios orçamentários e aumentar a precisão no planejamento financeiro de projetos de tecnologia. O foco reside na análise dos serviços oferecidos por uma empresa norueguesa, comparando a metodologia baseada em dados históricos da matriz com a aplicação da abordagem detalhada ajustada às condições locais.

A investigação caracteriza-se como uma pesquisa descritiva, voltada à análise das características de duas metodologias de estimativa de custos, observando e registrando fatos sem interferir neles (Gil, 2017). O procedimento metodológico adotado é o estudo de caso, focado em uma startup norueguesa de tecnologia em seu processo de adaptação ao mercado brasileiro, estratégia apropriada para investigar fenômenos contemporâneos em profundidade (Yin, 2015). A pesquisa possui natureza aplicada, propondo-se a gerar conhecimentos para a resolução da imprecisão nas estimativas de custos (Cervo et al., 2006). A coleta de dados combinou diferentes fontes de informação, incluindo experiências anteriores, bases de dados e levantamentos de mercado (Kerzner, 2017). A análise documental abrangeu dados históricos de orçamentos da empresa na Noruega, relatórios de mercado e estudos sobre o setor de tecnologia no Brasil.

Como fonte de dados primária para a estimativa detalhada, utilizou-se a plataforma de gerenciamento Tripletex. Trata-se de um sistema norueguês em nuvem que integra contabilidade, folha de pagamento, faturamento e gerenciamento de projetos, permitindo centralizar despesas, emitir notas fiscais e gerenciar contratos. Nessa plataforma, os funcionários registram diariamente as horas dedicadas e as atividades correspondentes, assegurando o alinhamento entre a matriz e as operações brasileiras. O desenvolvimento da pesquisa seguiu quatro etapas principais. A primeira consistiu na análise do cenário e coleta de dados de um projeto real planejado e executado em 2024, onde inicialmente aplicou-se a estimativa análoga baseada em dados históricos noruegueses, técnica que possui acurácia típica entre -10% e +25% (PMI, 2021).

A segunda etapa envolveu a elaboração da Estrutura Analítica do Projeto, que integra os processos de gerenciamento de escopo, custo e cronograma. A construção da estrutura ocorreu por meio da decomposição das entregas em partes progressivamente menores, permitindo estimar durações e custos em níveis granulares (PMI, 2021). A precificação apoiada nessa decomposição garante uma linha de base realista e consistente (Kerzner, 2017). Na terceira etapa, aplicou-se a metodologia bottom-up para elaborar um novo orçamento, método que exige maior detalhamento e oferece margem de precisão entre -5% e 10%. Por fim, realizou-se uma análise comparativa entre as estimativas análoga, bottom-up e os custos reais do projeto, utilizando ferramentas computacionais para execução de cálculos e identificação de tendências, conforme a recomendação de aperfeiçoamento contínuo dos métodos de precificação (Kerzner, 2017).

O estudo também considerou o enquadramento estratégico do projeto no contexto de aquisição. Diferencia-se a estratégia Tipo I, voltada a programas únicos com foco em lucro imediato, da estratégia Tipo II, voltada à penetração em novos mercados e geração de contratos futuros, priorizando credibilidade e posicionamento (Kerzner, 2017). O projeto analisado possui características de aquisição Tipo II, representando a inserção de uma tecnologia inédita no Brasil. A empresa analisada é uma startup de pequeno porte, com menos de 20 colaboradores, que oferece soluções de modelagem geológica baseada em algoritmos de aprendizado de máquina para reduzir a necessidade de investigações intrusivas do solo. A equipe técnica conta com profissionais de engenharia, geologia e ciência de dados, operando no Brasil desde 2022 com participação técnica internacional.

O objeto de estudo foi um levantamento geofísico aerotransportado concluído em 2024, que utilizou equipamento acoplado a um helicóptero para coleta de dados de eletrorresistividade. O fluxo operacional incluiu a obtenção de licenças de voo, gestão integral, processamento de dados brutos e aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para gerar um modelo geológico tridimensional. O principal desafio foi conciliar prazos curtos com uma tecnologia inovadora e pouco validada nacionalmente, exigindo a construção de credibilidade em um mercado em consolidação. Até 2024, a empresa utilizava predominantemente a estimativa análoga, baseada em informações históricas de projetos semelhantes, prática indicada para fases iniciais ou quando há escassez de detalhes (PMI, 2021). Contudo, a baixa frequência de contratos e o alto valor agregado restringiam a confiabilidade desse método devido aos poucos registros comparáveis (Kotler e Keller, 2012).

Na classificação dos custos, adotou-se a distinção entre diretos e indiretos. Os custos diretos correspondem a materiais e mão de obra aplicados diretamente no serviço, enquanto os indiretos englobam despesas administrativas, regulatórias e operacionais apropriadas por rateio (Ribeiro, 2017). Essa segregação é condição essencial para o planejamento financeiro adequado (Crepaldi, 2020). Para a abordagem bottom-up, os dados foram obtidos de médias aritméticas do sistema Tripletex, relatórios de subcontratadas e pesquisas de mercado. Os custos diretos foram detalhados por atividade, incluindo materiais, equipamentos e logística, enquanto os indiretos consideraram taxas regulatórias, seguros e encargos do ambiente brasileiro. A acurácia do orçamento depende da granularidade da decomposição e da consistência das fontes (PMI, 2021).

Na etapa de construção da Estrutura Analítica do Projeto, o escopo foi desmembrado em cinco etapas principais: mobilização, levantamento geofísico, processamento e inversão, interpretação e modelagem, e relatório final. Cada etapa foi detalhada em pacotes de trabalho para garantir rastreabilidade e controle da linha de base (Magalhães e Xavier, 2006). A mobilização envolveu o planejamento das linhas de voo, importação de equipamentos e aplicação de licenças. O levantamento geofísico abrangeu montagem, calibração e voos de coleta. O processamento incluiu o controle de qualidade dos dados brutos e a geração do modelo de resistividade. A interpretação utilizou aprendizado de máquina para integrar dados de sondagem e definir interfaces de rocha e lençol freático. O relatório final consolidou a exportação de arquivos digitais e a apresentação dos resultados.

Para o orçamento análogo, a equipe de vendas utilizou dados de dois projetos anteriores com escopos semelhantes, mas extensões e locais distintos. O custo total estimado por essa via foi de 3 326 652,42 reais, sendo 740 224,25 reais de custos administrativos e 2 586 428,18 reais de custos variáveis. Dentro dos variáveis, a mobilização representou a maior parcela, com 1 883 510,75 reais, seguida pelo levantamento geofísico com 219 024,00 reais. O Benefício e Despesas Indiretas foi aplicado como uma margem de lucro de 30%, totalizando 997 995,73 reais. Com a inclusão de impostos sobre a receita, como PIS (1,65%), COFINS (7,60%) e ISS (5%), o preço final atingiu 5 043 321,46 reais. A aplicação simplificada do BDI como margem de lucro justifica-se pela ausência de concorrência direta e pela necessidade de equilibrar competitividade e rentabilidade em contextos de incerteza (Dias, 2024).

Na aplicação da metodologia bottom-up, os custos diretos foram segmentados por atividade. A mobilização totalizou 819 200,00 reais, com destaque para o aluguel de equipamentos. O levantamento geofísico e desmobilização somaram 1 588 423,00 reais, sendo a coleta de dados a atividade mais onerosa. O processamento e inversão custaram 134 485,00 reais, enquanto a interpretação e modelagem foram orçadas em 115 500,00 reais. O relatório final e a administração (considerando um mês de custos fixos) completaram a estrutura. O subtotal de custos foi de 3 472 592,00 reais. Aplicando a mesma margem de 30% de BDI e os impostos brasileiros, o preço final pelo método bottom-up resultou em 5 157 667,27 reais. A inclusão de apenas um mês de custo administrativo foi uma decisão estratégica para isolar despesas e manter a competitividade, refletindo a prática de diluir a estrutura fixa entre múltiplos projetos.

A análise da distribuição dos desembolsos mensais revelou diferenças significativas entre as abordagens. No primeiro mês, a estimativa análoga previu 131 104,04 reais, enquanto a bottom-up previu 334 170,67 reais, frente a um gasto real de 273 466,67 reais. No segundo mês, os valores foram 638 910,23 reais (análoga) e 660 341,33 reais (bottom-up), contra 546 933,33 reais reais (real). Ao final do sexto mês, o custo real acumulado foi de 3 380 437,80 reais. A estimativa análoga encerrou com 3 326 652,42 reais e a bottom-up com 3 472 592,00 reais. Embora os preços globais tenham sido próximos, a análise das curvas de desembolso evidenciou que a abordagem bottom-up reproduziu de forma mais fiel a distribuição mensal dos gastos, aproximando-se do padrão real em cinco dos seis meses avaliados.

A metodologia análoga apresentou maior distorção na alocação temporal, não refletindo com precisão o fluxo real de caixa. No início do projeto, os valores estimados por essa via ficaram abaixo dos realizados, indicando uma subestimação que poderia comprometer a mobilização de recursos. A curva acumulada da abordagem bottom-up acompanhou de perto o ritmo de evolução do custo real, demonstrando nível superior de precisão na distribuição dos recursos. Em termos de erro absoluto médio, a estimativa bottom-up apresentou variação de 13%, enquanto a análoga registrou 30%. Os maiores desvios da análoga ocorreram nos dois primeiros meses e no quinto mês, com picos de superestimação e subestimação. A bottom-up manteve erros mais constantes e previsíveis, refletindo maior consistência técnica.

Esses achados corroboram a literatura que aponta maior precisão para estimativas detalhadas (Kerzner, 2017). A aplicação da Estrutura Analítica do Projeto e a decomposição de custos contribuíram diretamente para a redução de desvios, em conformidade com as boas práticas de gestão (PMI, 2021). A maior aderência da curva bottom-up indica uma capacidade superior de planejar o fluxo de caixa, fator determinante em projetos com alta intensidade de capital e baixa margem de erro operacional. Em ambientes complexos e voláteis como o mercado brasileiro, o controle granular dos custos oferece maior segurança na gestão financeira. Por outro lado, a subestimação inicial dos custos administrativos na fase de planejamento sugere que a alocação simplificada pode ocultar parte do custo real, especialmente em contextos de baixa rotatividade contratual onde o projeto deve absorver a estrutura fixa da empresa.

A estratégia híbrida adotada pela startup mostrou-se eficaz para o contexto de internacionalização. O uso da estimativa análoga serviu como referência preliminar rápida para a equipe comercial, enquanto a bottom-up funcionou como instrumento de detalhamento e controle operacional. A disposição do cliente em absorver os custos integrais acrescidos de uma margem moderada permitiu que a empresa focasse na construção de credibilidade e mitigação de riscos. A precisão alcançada pelo método bottom-up, mesmo em um ambiente de startup com dados históricos limitados, demonstra que o esforço de detalhamento compensa a incerteza inicial. A utilização de softwares integrados como o Tripletex foi crucial para fornecer dados de entrada confiáveis, permitindo que a acurácia do orçamento dependesse menos da intuição e mais de registros operacionais reais.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que a comparação entre as metodologias demonstrou que a abordagem bottom-up oferece maior acurácia e previsibilidade para projetos de tecnologia em fase de inserção no mercado brasileiro. Embora a estimativa análoga tenha apresentado um valor final absoluto ligeiramente mais próximo do real em termos globais, ela falhou em representar a evolução mensal dos desembolsos, apresentando um erro médio de 30% contra 13% da metodologia detalhada. A aplicação da Estrutura Analítica do Projeto permitiu identificar gargalos operacionais e alocar recursos de forma mais eficiente, garantindo a sustentabilidade financeira da operação. A metodologia bottom-up configura-se, portanto, como a ferramenta mais adequada para o controle gerencial e a tomada de decisão em contextos de alta volatilidade e complexidade tributária, sendo recomendada como padrão para o planejamento de novos contratos da organização no Brasil.

Referências Bibliográficas:

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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Projetos do MBA USP/Esalq

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