Resumo Executivo

André Luiz Souza Trindade; Maria Valeria Espinos Guerra Martins

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

O agronegócio brasileiro desempenha um papel fundamental na economia nacional, sendo responsável por uma parcela significativa do Produto Interno Bruto, alcançando a marca de 27,4% do PIB e gerando aproximadamente 18,2 milhões de empregos diretos e indiretos (EMBRAPA, 2022). No entanto, o setor enfrenta desafios críticos em termos de gestão, especialmente no que tange à transparência e à aplicação de métricas adequadas para o monitoramento de iniciativas estratégicas. Diante de um mercado globalizado e altamente competitivo, o cenário projetado para 2025 apresenta obstáculos adicionais, como a política de aumento de tarifas de importação, que eleva significativamente os custos de produção ao encarecer insumos críticos, como fertilizantes, defensivos agrícolas e maquinário. Essa pressão sobre as margens de lucro exige que as empresas do setor invistam em tecnologias avançadas para aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a rastreabilidade da produção (Neves, 2021). A implementação de inovações tecnológicas, contudo, costuma ser acompanhada de dificuldades na gestão de projetos, onde a comunicação deficiente e a ausência de indicadores claros podem comprometer o sucesso das iniciativas (PMI, 2017).

Um dos principais obstáculos enfrentados por multinacionais do agronegócio reside na dificuldade em monitorar projetos de automação, como a implantação de sistemas integrados para a gestão de cadastros de insumos agrícolas (Oliveira, Silva e Costa, 2020). A carência de ferramentas que consolidem prazos, custos e indicadores de desempenho estratégico, como o Retorno sobre Investimento e o payback, dificulta a tomada de decisões assertivas (Kerzner, 2019). A dispersão de informações entre diferentes departamentos, como Master Data e Logística, limita a visibilidade dos stakeholders sobre o andamento real das atividades (Garcia, 2023). Nesse contexto, a ausência de uma plataforma unificada para monitorar projetos de automação compromete a agilidade organizacional. A integração de metodologias tradicionais, como o modelo Waterfall, com recursos modernos de análise de dados e portais centralizados, surge como uma alternativa para otimizar o gerenciamento e garantir maior transparência. O foco reside em fornecer dashboards interativos que permitam o acompanhamento em tempo real, superando as limitações impostas por processos manuais e descentralizados.

A fundamentação teórica que sustenta a necessidade de modernização na gestão de projetos do agronegócio aponta para a transição rumo ao Agro 4.0. Esse conceito envolve a integração de tecnologias digitais, como a Internet das Coisas e o Big Data, para otimizar a produção e a gestão (Oliveira, Sperotto e Obana, 2022). No entanto, a eficácia dessas tecnologias depende de uma infraestrutura de dados sólida e de processos de governança bem definidos. A gestão de dados é estabelecida como um elemento fundamental para a competitividade organizacional, permitindo que a informação se torne um ativo estratégico (Davenport, 2014). Em ambientes de Business Intelligence, a inconsistência de dados é frequentemente apontada como o principal entrave para uma análise eficaz, o que reforça a necessidade de padronização e acesso rápido a informações confiáveis (Chen, Chiang e Storey, 2012). Portanto, a convergência entre ferramentas tecnológicas e práticas de gestão estruturadas é essencial para que as organizações do agronegócio consigam navegar em um ambiente de incertezas econômicas e custos crescentes.

A investigação caracteriza-se como um estudo de caso que analisa um fenômeno contemporâneo em seu contexto real, permitindo a compreensão de situações específicas e a identificação de práticas organizacionais aplicáveis ao setor de agronegócio. A escolha dessa abordagem justifica-se pela necessidade de analisar detalhadamente os processos de divulgação de informações sobre projetos, possibilitando a observação de padrões e desafios enfrentados por profissionais atuantes na área. Para alcançar os objetivos propostos, utilizou-se uma pesquisa mista, combinando abordagens quantitativas e qualitativas. Essa dualidade permitiu a obtenção de dados estatísticos padronizados e, simultaneamente, a captura de percepções subjetivas e experiências individuais dos participantes, fornecendo um subsídio qualitativo para a compreensão aprofundada das práticas de gestão.

O instrumento de coleta de dados consistiu em um questionário estruturado, elaborado com 10 perguntas fechadas e cinco perguntas abertas, aplicado por meio da plataforma Microsoft Forms. As perguntas fechadas foram desenhadas para gerar dados quantitativos passíveis de análise estatística e comparação entre diferentes níveis hierárquicos. Já as perguntas abertas buscaram identificar as principais “dores” e dificuldades operacionais no cotidiano dos profissionais. A amostra foi composta por 22 profissionais que atuam nas áreas de Master Data e Logística em uma multinacional do agronegócio, selecionados por meio de amostragem não probabilística por conveniência. A aplicação do questionário ocorreu de forma digital, utilizando redes sociais profissionais, e-mails e mensagens diretas, garantindo a acessibilidade aos respondentes durante um período de coleta que se estendeu por três meses.

O processo de análise de dados quantitativos foi realizado no software Microsoft Excel, utilizando técnicas de análise de frequência para identificar as tendências predominantes nas respostas. Essa etapa permitiu comparar o entendimento de colaboradores de diferentes cargos sobre a eficácia da divulgação de informações. Com base nos resultados obtidos e nas lacunas identificadas, procedeu-se ao desenvolvimento de um protótipo funcional utilizando dados simulados. Esse protótipo foi concebido para validar a viabilidade técnica de uma solução integrada que utiliza o Project Web App para a coleta de cronogramas, o Power BI para a geração de visualizações gráficas e o SharePoint como portal de centralização e colaboração. O detalhamento operacional dessa solução envolveu a definição de fluxos de dados que garantissem a atualização automática dos indicadores, reduzindo a necessidade de intervenção manual e mitigando o risco de erros.

A condução do estudo seguiu rigorosamente as diretrizes éticas estabelecidas na Resolução nº 510 de 2016 do Conselho Nacional de Saúde. Por utilizar exclusivamente dados coletados via questionário anônimo, sem possibilidade de identificação dos participantes ou envolvimento de grupos vulneráveis, o trabalho assegurou a integridade e a privacidade dos envolvidos. A metodologia de desenvolvimento do protótipo focou na criação de indicadores de desempenho específicos, como o tempo de projeto, custo total e comparativos de priorização, alinhando a solução técnica às necessidades de transparência e agilidade apontadas pelos profissionais durante a fase de diagnóstico. A integração entre as ferramentas da Microsoft foi planejada para oferecer uma visão em tempo real da performance dos projetos, permitindo que gestores analisem múltiplos indicadores simultaneamente.

A análise do perfil dos 22 profissionais participantes revelou uma composição de 13 homens, representando 59,1% da amostra, e nove mulheres, correspondendo a 40,9%. Todos os respondentes possuem formação em nível superior, o que indica um alto grau de qualificação técnica. A distribuição por cargos evidenciou que 32% atuam como Analistas de Master Data, 23% como Assistentes de Master Data, 27% como Coordenadores de Logística e 18% como Supervisores de Logística. Observou-se uma disparidade de gênero notável nos cargos de liderança: enquanto entre os assistentes as mulheres são maioria (62%), nos cargos de coordenação e supervisão a presença masculina é predominante, chegando a 100% no nível de supervisão. Esses dados refletem dinâmicas setoriais que podem influenciar a percepção sobre os processos de gestão e a adoção de novas tecnologias.

Os resultados apontaram desafios significativos na divulgação de informações sobre projetos. A falta de ferramentas adequadas foi citada por 54,5% dos participantes como o principal obstáculo, seguida pela falta de padronização, mencionada por 45,5%. Profissionais em cargos de coordenação e supervisão foram os que mais enfatizaram a carência de ferramentas, enquanto analistas e assistentes destacaram a comunicação ineficiente (40,9%) e a presença de dados desatualizados (31,8%) como problemas recorrentes. Essa divergência sugere que, embora a liderança sinta falta de suporte tecnológico para a tomada de decisão, a base operacional sofre com a fragmentação e a baixa qualidade da informação circulante. Tais achados corroboram a literatura que indica que o agronegócio, apesar de estar em transição para a era digital, ainda enfrenta lacunas severas de infraestrutura e integração (Oliveira, Sperotto e Obana, 2022).

No que diz respeito à frequência de atualização e divulgação de dados, 40,9% dos entrevistados realizam esse procedimento semanalmente, sendo esta a prática mais comum entre os coordenadores de logística. Apenas 18,2% dos profissionais, majoritariamente analistas de Master Data, realizam atualizações diárias. A ausência de sistemas que permitam o monitoramento em tempo real é um gap crítico, distanciando a organização do ideal de maturidade em gestão da informação, onde o fluxo contínuo de dados é essencial para a agilidade (Laursen e Thorlund, 2016). A predominância da rotina semanal indica um monitoramento estruturado, porém reativo, o que pode atrasar a identificação de desvios em projetos de alta complexidade ou curta duração.

A análise das métricas utilizadas revelou uma forte dependência de indicadores operacionais em detrimento de indicadores financeiros estratégicos. O status do projeto é a métrica mais utilizada, presente em 90,9% das respostas, seguida pelos KPIs de desempenho (81,8%) e pelo monitoramento de projetos atrasados (68,2%). Em contrapartida, a utilização de métricas como o Retorno sobre Investimento (54,5%) e o payback (36,4%) é relativamente baixa, especialmente entre os profissionais de logística. Essa disparidade limita a capacidade da organização de avaliar o valor real gerado pelos projetos e de priorizar investimentos com base em retorno econômico. A literatura de gestão de projetos enfatiza que a ausência de indicadores financeiros dificulta a demonstração do sucesso das iniciativas para a alta gestão (Kerzner, 2019).

Quanto às ferramentas utilizadas para o acompanhamento e divulgação, os e-mails e relatórios manuais são os métodos mais frequentes, adotados por 63,6% dos profissionais. Os sistemas ERP, como SAP e Protheus, são utilizados por 36,4%, enquanto ferramentas analíticas modernas, como Power BI e Tableau, são citadas por apenas 27,3%. O uso do Excel e outras planilhas foi apontado por 22,7% dos respondentes. A elevada dependência de métodos manuais e pouco integrados corrobora os desafios de padronização identificados. A predominância do Excel como ferramenta de suporte reflete uma realidade comum em setores tradicionais, onde a excessiva dependência de planilhas eletrônicas atua como um fator gerador de erros e ineficiências (Powell et al., 2008). Problemas de governança de dados e a carência de ferramentas integradas surgem como obstáculos cruciais para a transformação digital (Tallon et al., 2019).

O nível de satisfação dos colaboradores com os processos atuais de divulgação de informações apresenta nuances importantes. Embora 50% dos respondentes se declarem satisfeitos ou muito satisfeitos, um percentual significativo de 27,2% manifestou insatisfação, e 22,7% permaneceram neutros. Isso significa que quase metade da amostra não está plenamente satisfeita com a forma como as informações circulam. A insatisfação é mais latente entre mulheres em cargos de assistência e análise, que apontam a falta de alinhamento entre departamentos como uma dor recorrente. Nas perguntas abertas, os participantes destacaram que cada área possui suas próprias prioridades e definições, o que dificulta a criação de dashboards unificados e a priorização conjunta de projetos. Essa resistência à mudança e as lacunas de capacitação são barreiras típicas na adoção de soluções de Business Intelligence (Wixom e Watson, 2010).

Diante do diagnóstico de fragmentação e dependência de processos manuais, o protótipo desenvolvido propõe a centralização dos dados em uma única plataforma integrada. A solução técnica utiliza o Project Web App para gerenciar os cronogramas, permitindo que cada tarefa e marco seja registrado de forma estruturada. Esses dados são então consumidos pelo Power BI, que transforma as informações brutas em indicadores visuais de fácil interpretação. O dashboard resultante apresenta métricas de Retorno sobre Investimento, permitindo identificar quais projetos oferecem maior rentabilidade. Por exemplo, em um cenário simulado, um projeto com ROI de 32% seria facilmente distinguível de outro com 10%, orientando a alocação de recursos.

O indicador de payback, também integrado ao protótipo, permite visualizar o tempo necessário para a recuperação do investimento inicial. Projetos que apresentam um retorno em 12 meses podem ser priorizados em relação àqueles que demandam 24 meses, especialmente em períodos de restrição de fluxo de caixa. Além disso, o monitoramento do tempo de projeto permite acompanhar a duração das iniciativas em semanas, facilitando a identificação de atrasos e a tomada de ações corretivas imediatas. A visualização do custo total por projeto, comparando o planejado com o realizado, garante que o orçamento seja respeitado e que os gastos estejam alinhados aos objetivos estratégicos da empresa.

A disponibilização desses dashboards em um site do SharePoint centraliza o acesso para todos os stakeholders, eliminando a necessidade de envio de múltiplos e-mails e relatórios manuais. A integração de tecnologias de nuvem e análise de dados é fundamental para o avanço do Agro 4.0, pois permite que a informação flua de maneira transparente entre os departamentos (Mekala e Viswanathan, 2017). A solução proposta, embora simplificada no formato de protótipo, demonstra viabilidade técnica para mitigar os problemas de dados desatualizados e comunicação ineficiente. Ao consolidar indicadores de diferentes naturezas em uma única interface, a organização ganha agilidade na priorização de projetos e melhora a confiabilidade das informações compartilhadas.

A discussão dos resultados reforça que a gestão de projetos no agronegócio ainda está fortemente ancorada em práticas tradicionais e ferramentas manuais, o que gera um gargalo para a eficiência operacional. A constatação de que a divulgação transparente de informações impacta positivamente os processos decisórios encontra respaldo na literatura, que estabelece a gestão de dados como pilar da competitividade (Davenport, 2014). A necessidade de padronização e o desejo por ferramentas mais ágeis, expressos pelos participantes, indicam que há abertura para a modernização, desde que acompanhada de processos de capacitação. A implementação de ferramentas de Business Intelligence não deve ser vista apenas como uma mudança tecnológica, mas como uma evolução cultural orientada a dados.

As limitações do estudo incluem o tamanho reduzido da amostra e o fato de os dados provirem de uma única organização, o que impede a generalização dos resultados para todo o setor de agronegócio. No entanto, as “dores” identificadas, como a dependência do Excel e a falta de métricas financeiras, são recorrentes em diversas indústrias em processo de digitalização. Pesquisas futuras poderiam expandir a amostra para múltiplas empresas e incluir métodos qualitativos mais profundos, como grupos focais, para explorar as nuances comportamentais que geram resistência à adoção de novas ferramentas. A transição para o Agro 4.0 exige não apenas software, mas uma revisão dos fluxos de trabalho e uma maior integração entre as áreas de TI, Master Data e operações.

Conclui-se que o objetivo foi atingido ao diagnosticar as falhas na gestão de informações e propor um modelo funcional de integração utilizando ferramentas da Microsoft para centralizar e automatizar o monitoramento de projetos. A pesquisa evidenciou que a dependência de processos manuais e a carência de indicadores financeiros estratégicos são os principais entraves para a eficiência na multinacional estudada. O protótipo desenvolvido demonstrou ser uma solução viável para promover a transparência, reduzir o retrabalho e subsidiar a tomada de decisão baseada em dados reais. A implementação dessa arquitetura tecnológica, aliada à padronização de processos, representa um avanço significativo para a maturidade da gestão de projetos no contexto do agronegócio contemporâneo.

Referências Bibliográficas:

Chen, H.; Chiang, R.H.L.; Storey, V.C. 2012. Business intelligence and analytics: from big data to big Impact. MIS quarterly 36(4): 1165-1188.

Davenport, T.H. 2014. Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities. Harvard Business Review Press, Boston, MA, EUA.

EMBRAPA. 2022. Agronegócio brasileiro: Desempenho e perspectivas. Embrapa.

Garcia, R. 2023. Gestão de dados no agronegócio. 1ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.

Kerzner, H. 2019. Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling. 12ed. Wiley, Hoboken, NJ, USA.

Laursen, G.H.N.; Thorlund, J. 2016. Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting. 2ed. Wiley, New Jersey, EUA.

Neves, M.F. 2021. Agronegócio e tecnologia. Editora Agrariana, São Paulo, SP, Brasil.

Oliveira, A.; Silva, B.; Costa, C. 2020. ERP SAP na gestão agrícola. Revista de gestão 25(3): 45-60.

Oliveira, L. S., Sperotto, L., & Obana, F. (2022). Agronegócio 4.0: A revolução digital no campo e os desafios da capacitação profissional. IOSR journal of business and management, 27(6), p. 32–53.

Powell, S.G.; et al. 2008. The Critical Role of Spreadsheets in Organizations. Communications of the ACM 51(7): 25-29.

Project Management Institute [PMI]. 2017. Guia PMBOK®: Um guia para o conjunto de conhecimentos em gerenciamento de projetos. 6ed. Project Management Institute, Newtown Square, PA, EUA.

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

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