A Cultura Millennials: mapeamento comportamental na estimativa das gerações por meio de um modelo matemático e de inteligência artificial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i9.7772

Palavras-chave:

Gerações; Modelos matemáticos; Organização.

Resumo

Nos tempos atuais as organizações se deparam com mudanças intensas a todo o momento, tornando a gestão de pessoas cada vez mais estratégica e propensa a buscar ferramentas de análise dos indivíduos da organização, para decifrar continuamente as expectativas dos colaboradores. Estes impactos vieram junto com o cenário dinâmico do mercado e da globalização, o que levou as empresas estudarem antecipações de movimentos dos negócios, desde a economia até o capital humano. O choque de gerações é um dos elementos relacionados com a transição da nova era digital, nessa dinâmica podemos observar os antigos e os atuais valores da população, o que torna cada dia mais desafiador manter um colaborador jovem na empresa. Considerado um dos grandes desafios para a gestão de pessoas, a retenção de talentos apresenta necessidades particulares. Neste contexto, o objetivo deste trabalho consistiu em elaborar um modelo matemático para estruturação de um software de mapeamento das características geracionais, visando aprimorar as técnicas de gestão de pessoas em uma empresa de insumos oftálmicos na cidade de Tupã-SP. Para a coleta de dados, foi realizado um questionário e aplicado em 65 colaboradores. Os dados foram tabulados e normalizados em uma planilha Microsoft Excel para realizar a análise dos dados de forma comparativa, com a data de nascimento e as respostas obtidas. Os resultados da pesquisa realizada demonstraram que o comportamento pode ser mutável ao longo do tempo, de acordo com o ambiente inserido do indivíduo, não coincidindo com as características comportamentais da sua época.

Biografia do Autor

Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Universidade Estadual Paulista

Possui graduação em Matemática pela FCT / UNESP (2000), mestrado em Matemática pelo ICMC / USP (2004), doutorado (2007) e pós-doutorado em Agronomia / Energia na Agricultura pela FCA / UNESP, Habilitação em Matemática Aplicada e Computacional pela UNESP ( 2015). Atualmente é Professor Associado da FCE / UNESP e professor permanente dos Programas de Pós-Graduação em Agronegócio e Desenvolvimento da FCE / UNESP e de Agronomia / Irrigação e Drenagem da FCA / UNESP. Tem experiência na área de Engenharia Matemática e Agrícola, com ênfase em Modelagem Matemática, Sistemas Dinâmicos, Energização Rural e Agricultura Irrigada, atuando principalmente nos seguintes temas: matemática aplicada e computacional, e sistemas fuzzy aplicados às ciências agrícolas.

Renato Dias Baptista, Universidade Estadual Paulista

Professor Associado do Departamento de Administração de Empresas da Universidade Estadual Paulista, UNESP

Referências

Baldrati, B. (2012). Valorizar o funcionário é o segredo da Volvo, diz chefe de RH . Recuperado de https://www.gazetadopovo.com.br/economia/valorizar-o-funcionario-eo-segredo-da-volvo-diz-chefe-de-rh-2zu1ywo0kyv862qqx3e8gqvri/.

Bonini Neto, A., Bonini, C. S. B., Bisi, B. S., Reis, A. R., & Coletta, L. F. S. (2017). Artificial Neural Network for Classification and Analysis of Degraded Soils. IEEE Latin America Transactions, 15(3), 503–509. https://doi.org/10.1109/TLA.2017.7867601

Bonini Neto, A., Bonini, C. S. B., Reis, A. R., Piazentin, J. C., Coletta, L. F. S., Putti, F. F., Heinrichs, R., & Moreira, A. (2019). Automatic Recovery Estimation of Degraded Soils by Artificial Neural Networks in Function of Chemical and Physical Attributes in Brazilian Savannah Soil. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 50(14), 1785–1798. https://doi.org/10.1080/00103624.2019.1635144

Chitero, J. G. M., Bonini Neto, A., Bonini, C. S. B., Heinrichs, R., Soares Filho, C. V., Mateus, G. P., Bisi, B. S., Costa, N. R., Piazentin, J. C., Meirelles, G. C., & Gabriel Filho, L. R. A. (2020). Analysis of the physical recovery of degraded soils via Artificial Neural Networks using a graphical interface. Research, Society and Development, 9(7), e257973719. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.3719

Creswell, J. (2007). Projeto de Pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto. 2. ed. Porto Alegre: Artmed.

Dutra, J. S. (2001). Gestão do desenvolvimento e da carreira por competência. In Gestão por competências : um modelo avançado para o gerenciamento de pessoas. São Paulo: Gente.

Eyerman, R.; Turner, B. (1998). Outline of a Theory of Generations. European Journal of Social Theory, v.1, n.1, p. 91-94. Doi:10.1177/136843198001001007

Gabriel Filho LRA, Cremasco CP, Putti FF, Chacur MGM (2011) Application of fuzzy logic for the evaluation of livestock slaughtering. Engenharia Agrícola, 31(4):813-825. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-69162011000400019

Gabriel Filho LRA, Putti FF, Cremasco CP, Bordin D, Chacur MGM, Gabriel LRA (2016) Software to assess beef cattle body mass through the fuzzy body mass index. Engenharia Agrícola, 36(1): 179-193. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v36n1p179-193/2016

Gabriel Filho, L. R. A., Pigatto, G. A. S., & Lourenzani, A. E. B. S. (2015). Fuzzy rule-based system for evaluation of uncertainty in cassava chain. Engenharia Agrícola, 35(2), 350-367. DOI: 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n2p350-367/2015

Gil, A. C. (2008) . Métodos e técnicas de pesquisa social. (6a ed.), São Paulo: Atlas

Howe, R., & Strauss, W. (2000). Millennials rising: The next great generation. Vintage books.USA, New York.

Kasabov, N. K. (1998). Foundations of neural networks, fuzzy systems and knowledge engineering. (2a ed.) Massachusetts: The MIT Press.

Ladeira, W. J.(2010). Estilos de Tomada de Decisão: Uma Investigação em Gerações Diferentes. Revista de Administração da UNIMEP., 8(3), 184-206. Doi: 10.15600/1679-5350

Lima, R. (2012). Perfil das Gerações no Brasil: as Gerações X, Y, Z e seus perfis políticos. São Paulo: Baraúna.

Malafaia, G. S. (2011). Gestão estratégica de pessoas em ambientes multigeracionais. In: Congresso Nacional De Excelência Em Gestão, Rio de Janeiro. Recuperado em 22 de março de 2020, de http://www.inovarse.org/sites/default/files/T11_0452_2151.pdf.

Martínez, M. P., Cremasco, C. P., Gabriel Filho, L. R. A., Braga Junior, S. S., Bednaski, A. V., Quevedo-Silva, F., & Padgett, R. C. M. L. (2020). Fuzzy inference system to study the behavior of the green consumer facing the perception of greenwashing. Journal of Cleaner Production, 242(1), 116064. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.03.060

Mathworks. Matlab (MATrix LABoratory). Recuperado de http://www.mathworks.com

Minitab 18 Statistical Software (2017). [Computer software]. State College, PA: Minitab, Inc. (www.minitab.com)

Oliveira, S. (2012). Jovens para sempre: como entender os conflitos das gerações. São Paulo: Integrare.

Putti, F. F., Gabriel Filho, L. R. A., Cremasco, C. P., Bonini Neto, A., Bonini, C. S. B., & Reis, A. R. (2017). A Fuzzy mathematical model to estimate the effects of global warming on the vitality of Laelia purpurata orchids. Mathematical Biosciences, 288, 124-129. DOI: 10.1016/j.mbs.2017.03.005

Putti, F. F., Gabriel Filho, L. R. A., Silva, A. O., Ludwig, R., & Cremasco, C. P. (2014). Fuzzy logic to evaluate vitality of catasetum fimbiratum species (Orchidacea). Irriga, 19(3), 405-413. DOI: 10.15809/irriga.2014v19n3p405

Revista Exame. (2018). Você odeia os processos seletivos comuns? Estas startups também. Recuperado de https://exame.abril.com.br/especiais/voce-odeia-os-processos-seletivos-comuns-estas-startups-tambem/.

Souza, A. V., Bonini Neto, A., Piazentin, J. C., Junior, B. J. D., Gomes, E. P., Bonini, C. S. B., & Putti, F. F. (2019). Artificial neural network modelling in the prediction of bananas’ harvest. Scientia Horticulturae, 257, 108724. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.108724

Teixeira, G. M; Silveira, A. C; Neto, C. P. S; Oliveira, G. (2010). A Gestão Estratégica de Pessoas. Rio de Janeiro: FGV Editora.

Tomaz, R. (2014). The invention of the tweens: youth, culture and media. Intercom - Revista Brasileira de Ciências da Comunicação, 177-202. doi: 10.1590/1809-5844 20148

Veloso, E. F. R., Dutra, J. S., & Nakata, L. E. (2008). Percepção sobre carreiras inteligentes: Diferenças entre as gerações Y, X e Baby boomers. XXXII Anais do EnAnpad. Rio de Janeiro. Recuperado de http://www.anpad.org.br/diversos/down_zips/38/GPR-A2030.pdf.

Veloso, E. F. R.; Silva, R. C.; Dutra, J. S. (2012). Diferentes Gerações e Percepções sobre Carreiras Inteligentes e Crescimento Profissional nas Organizações. Revista Brasileira de Orientação Profissional, São Paulo, 13(2), 197-207. Recuperado de http://pepsic.bvsalud.org/pdf/rbop/v13n2/07.pdf.

Viais Neto D. S., Cremasco, C. P., Bordin D., Putti, F. F., Silva Junior J. F., & Gabriel Filho, L. R. A. (2019). Fuzzy modeling of the effects of irrigation and water salinity in harvest point of tomato crop. Part I: description of the method. Engenharia Agrícola, 39(3), 294-304. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n3p294-304/2019

Viais Neto D. S., Cremasco, C. P., Bordin D., Putti, F. F., Silva Junior J. F., & Gabriel Filho, L. R. A. (2019). Fuzzy modeling of the effects of irrigation and water salinity in harvest point of tomato crop. Part II: application and interpretation. Engenharia Agrícola, 39(3), 305-14. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n3p305-314/2019

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Publicado

11/09/2020

Como Citar

PINTO, G. L. .; GABRIEL FILHO, L. R. A.; BONINI NETO, A.; BAPTISTA, R. D. . A Cultura Millennials: mapeamento comportamental na estimativa das gerações por meio de um modelo matemático e de inteligência artificial. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 9, p. e887997772, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i9.7772. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/7772. Acesso em: 6 jul. 2024.

Edição

Seção

Ciências Humanas e Sociais