Um modelo de diagnóstico do nível de empreendedorismo da FURG usando lógica Fuzzy

Abstract

Ao longo dos anos, o mundo vem passando por mudanças econômicas causadas pela globalização e pela transformação digital das organizações. Essas mudanças demandam por um empreendedorismo de caráter inovador e provocam o surgimento de novas oportunidades de negócios. A preparação da Universidade para atender a este novo contexto mundial das organizações passa por decisões estratégicas dos núcleos de inovação tecnológica. Neste sentido, para planejar ações futuras na área de empreendedorismo é necessário fazer um levantamento das ações existentes e analisar a situação atual. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de diagnóstico do nível de empreendedorismo da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), como forma de auxiliar na tomada de decisão da Diretoria de Inovação Tecnológica (DIT) na proposição de estratégias que potencializem as ações de empreendedorismo na Universidade. Na busca por trabalhos que identifiquem o nível de empreendedorismo das Universidades foi constatado que a maioria baseia-se em questionários sem utilização de métodos computacionais que analisem os dados oriundos dos sistemas da Universidade. Assim, um modelo de diagnóstico baseado em análise de dados através de lógica fuzzy é proposto como forma de identificar o nível de empreendedorismo da FURG e consequentemente mapear as ações de empreendedorismo que ocorrem na Universidade. A metodologia para geração do modelo de diagnóstico é descrita em quatro etapas: 1) "Geração dos Indicadores" do nível de empreendedorismo, obtida através de referências bibliográficas sobre os fatores críticos de sucesso de universidades consideradas empreendedoras; 2) "Classificação dos indicadores por ordem de importância" numa escala de "alta", "média" e "baixa" importância; 3) "Coleta de Dados" baseados em respostas de questionários e dados dos sistemas da Universidade; 4) "Definição do nível/grau de empreendedorismo" utilizando Lógica Fuzzy. As principais contribuições deste trabalho são a metodologia para criação de um modelo de diagnóstico do nível de empreendedorismo e o algoritmo usando lógica fuzzy para análise dos dados. Outra importante contribuição é a modelagem e implementação de um sistema de informações (SISDIT) para registro e acompanhamento das ações de empreendedorismo e inovação da FURG. Este trabalho pretende contribuir com as demais instituições que buscam implementar estratégias de empreendedorismo baseadas no diagnóstico de suas ações.

Over the years, the world has been undergoing economic changes caused by globalization and the digital transformation of organizations. These changes demand innovative entrepreneurship and lead to the emergence of new business opportunities. The preparation of the University to meet this new world context of organizations involves strategic decisions of the technological innovation nuclei. In order to plan future actions in the area of entrepreneurship, it is necessary to survey existing actions and analyze the current situation. This paper aims to develop a model of entrepreneurship level diagnosis of the Federal University of Rio Grande (FURG), as a way to assist in the decision making of the Technological Innovation Directorate (DIT) in proposing strategies that enhance its actions. In the search for papers that identify the level of entrepreneurship in universities, it was found that most are based on questionnaires answered empirically without the use of computational methods to analyze data from University systems. Thus, a diagnostic model based on data analysis through fuzzy logic is proposed as a way to identify the entrepreneurship level of FURG and consequently map the entrepreneurship actions that take place at the University. The methodology for generating the diagnostic model is described in four stages: 1) "Generation of Indicators" of entrepreneurship level, obtained through bibliographic references on critical success factors of universities considered entrepreneurs; 2) "Classification of indicators in order of importance" on a scale of "high", "medium" and "low" importance; 3) "Data Collection" based on questionnaire responses and data from University systems; 4) "Definition of entrepreneurship level / degree" using Logic textit Fuzzy. The main contributions of this work are the methodology for creating a entrepreneurship level diagnostic model and the algorithm using fuzzy logic for data analysis. Another important contribution is the modeling and implementation of an information system (SISDIT) for recording and monitoring FURG's entrepreneurship and innovation actions. This paper aims to contribute to other institutions that seek to implement entrepreneurship strategies based on the diagnosis of their actions.