Impactos da aprendizagem organizacional nas práticas de auditoria interna : um estudo no Banco do Brasil

Diante de mercados globais, interligados em tempo real, as empresas se vêem diante do desafio de se tornarem mais flexíveis, centrarem-se em suas principais competências e, sobretudo, terem a capacidade de dar respostas rápidas e adequadas às mudanças, em um ambiente onde a tempestividade da resposta pode ditar o sucesso ou o fracasso de uma empresa. Nesse contexto, a auditoria interna, em razão do seu posicionamento estratégico e permeabilidade por toda a organização, pode contribuir mais efetivamente para a melhoria dos processos produtivos e de gestão das organizações, através de uma atuação diferenciada de seus auditores. Por sua vez, a aprendizagem organizacional, entendida como um processo de apropriação e geração de novos conhecimentos, voltado para a construção ou desenvolvimento de novas competências, pode potencializar o valor agregado dos trabalhos de auditoria. Dentro dessa perspectiva, a resolução coletiva de problemas, baseada nas constatações de auditoria, pode tornar-se um veículo eficaz para alavancar o processo de aprendizagem por toda a organização. O presente trabalho procura avaliar os impactos da difusão dos princípios e conceitos de aprendizagem organizacional nas práticas de trabalho dos auditores internos, através de uma estratégia focada na resolução coletiva de problemas, tomando como objeto de pesquisa o processo desenvolvido na área de auditoria interna do Banco do Brasil S.A. A pesquisa, qualitativa na sua essência e orientada pela Grounded Theory (Glaser & Strauss, 1967; Strauss & Corbin, 1990), abrangeu o acompanhamento de 30 eventos desenvolvidos no âmbito da unidade de pesquisa, desembocando em 34 fontes primárias, derivadas de relatos, relatórios, transcrição de vídeos e entrevistas, memorandos, etc. Como resultante, o trabalho apresenta e avalia os principais impactos verificados nas práticas de auditoria interna, bem como nas ações dos indivíduos participantes do processo. O estudo abrange, também, a identificação das principais barreiras para aprendizagem e das competências básicas requeridas para condução de um processo de aprendizagem organizacional dessa natureza.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.