INTRODUÇÃO

Recentemente, o tema da transformação digital (TD) tem despontado como um tópico relevante na discussão sobre novas tendências em diversas indústrias e modelos de negócios, com destaque para os benefícios associados a melhoria do desempenho das operações existentes e também para a criação de valor por meio da inovação de produtos, serviços e na forma de negociá-los. Diversos setores e empresas de todos os tamanhos argumentam estarem em processo de TD (Peter, Kraft, & Lindeque, 2020), assim como empresas iniciantes ou estabelecidas de segmentos tradicionais da indústria estão repensando como competir na economia digital (Sebastian et al., 2017), reformatando suas capacidades e prioridades para inovar (Svahn, Mathiassen, & Lindgren, 2017), e progredindo na construção de suas estruturas e estratégias digitais (Hess, Matt, Benlian, & Wiesböck, 2016; Kane, Palmer, Phillips, Kiron, & Buckley, 2017).

Apesar desse crescimento no interesse pela temática da TD, é importante esclarecer que estudos sobre o papel estratégico da Tecnologia da Informação (TI) para a transformação da organização são assunto que vem sendo debatido há algumas décadas (Henderson & Venkatraman,1990). Mesmo assim, o tema da TD está presente em pesquisas recentes e no vocabulário empresarial. É necessário, portanto, evidenciar diferenças e semelhanças entre as pesquisas em TD e as pesquisas em TI (Brocke, Schmid, Simons, & Safrudin, 2020; Wessel, Baiyere, Ologeanu-Taddei, Cha, & Blegind-Jensen, 2021), para efetivamente destacar as novidades e necessidades de pesquisas futuras. Enquanto pesquisas recentes avançaram nessa diferenciação (Wessel et al., 2021), outro passo está em explorar as pesquisas recentes sob a nomenclatura de TD para compreender a estrutura da área e temas que vêm recebendo maior interesse, ao que esse trabalho se propõe.

Lanzolla et al. (2020) reforçam que a novidade da TD é a recente explosão na adoção de tecnologias digitais em todos os tipos de organizações, trazendo o tema da digitalização para a vanguarda das questões sobre estratégia, organização e gestão, isso porque as organizações estão usando a digitalização de modo mais abrangente para reinventar seus produtos, processos e cadeias de valor e para entrar em novos mercados. Apesar das críticas que clamam que a TD é apenas uma palavra da moda, para Klein (2020), o que tem ocorrido nos últimos dois ou três anos trata-se de uma experiência de digitalização, muito mais abrangente do que já se viu antes, que transforma processos de negócios, modelos de negócios, relações com clientes e operações, e leva a mudanças destrutivas do status quo em todas as estruturas de negócios (Klein, 2020). Recentemente, Wessel et al. (2021) sugerem avançar para além do foco dominante da dimensão da estratégia na análise das diferenças entre TD e TI. Eles evidenciam diferenças entre TD e TI destacando que as atividades de TD alavancam a tecnologia digital ao (re)definirem a proposta de valor de uma organização, enquanto as atividades de transformação organizacional habilitadas por TI alavancam a tecnologia digital no suporte à proposição de valor. E ainda destacam que a TD envolve uma nova identidade organizacional em comparação com a transformação organizacional habilitada por TI que aprimora uma identidade organizacional existente.

A TD tem atraído a atenção de publicações científicas tanto nos campos da Ciência da Computação como nos de Gestão e Negócios, tais como gestão estratégica, teoria organizacional, ética nos negócios e empreendedorismo (Bailey, Faraj, Hinds, Krogh, & Leonardi, 2019). A literatura sobre TD apresenta um conjunto robusto de estudos dedicados a discutir os avanços das tecnologias digitais, assim como os benefícios e os desafios associados a cada tipo de tecnologia (Vial, 2019; Wiesböck & Hess, 2020), e ainda algumas categorias de sua aplicação - processos operacionais, engajamento e experiência do cliente e inovação nos modelos de negócios (Fitzgerald, Kruschwitz, Bonnet, & Welch, 2013; Wiesböck & Hess, 2020).

Levando em conta o cenário apresentado, no qual a TD tem se mostrado relevante para a teoria e para a prática, e onde as tecnologias emergentes mais recentes “apresentam novos e significativos desafios à ciência da organização” (Bailey et al., 2019, p. 642), devido a: (i) sua "inteligência" (capacidade de aprender continuamente) - que supera o desempenho humano em funções qualificadas; (ii) seus recursos de análise - que têm provocado mudanças nos processos e modelos de negócios das organizações; (iii) possibilidade de novas abordagens para inovação e colaboração dentro de e entre organizações; e (iv) rápida difusão e adoção de tecnologia (principalmente se levarmos em conta a sua adoção/implantação acelerada em diversos setores, a partir de contexto vivenciado com a pandemia da Covid-19, que ocasionou uma grande restrição de circulação social), esta pesquisa visa responder à seguinte questão: Qual é a estrutura da literatura sobre TD e quais temas ganharam destaque nos últimos cinco anos? O objetivo do trabalho é levantar e apresentar temas discutidos recentemente e sugestões de pesquisa futura, identificados por meio de técnicas de análise bibliométrica.

Os estudos bibliométricos presentes na amostra de artigos analisados em nosso estudo (Holand, Svadberg, & Breunig, 2019; Dhamija, Bedi, & Gupta, 2020; Seyedghorban, Tahernejad, Meriton, & Graham, 2020) ajudam a esclarecer aspectos bem específicos examinados na literatura da TD sobre a Indústria 4.0 e da digitalização das cadeias de suprimentos, porém esses estudos dedicaram menor atenção à evidência empírica obtida por meio de análise bibliométrica (por exemplo, citação/cocitação, e clusters) para entender a estrutura da pesquisa recente em TD, as temáticas de destaque e oportunidades para futuras pesquisas.

A próxima seção faz uma breve descrição das características das tecnologias digitais e os principais conceitos atrelados à TD. Em seguida, é apresentada a metodologia de pesquisa descrevendo a primeira etapa de análise bibliométrica e a segunda etapa de análise de conteúdo das principais referências destacadas na primeira etapa. Também são apresentados os critérios para obtenção da amostra de artigos que foram analisados. Por fim, são apresentados e discutidos os resultados da pesquisa, seguidos das conclusões deste estudo.

TRANSFORMAÇÃO DIGITAL E CONCEITOS

A discussão da TD é centrada em tecnologias digitais, que podem ser aplicadas individualmente ou combinadas com outras tecnologias, em diversos tipos de processos, operações e propósitos. Essa amplitude de aplicabilidade pode ser explicada pelas características de digitalização, automação, comunicação e conectividade das tecnologias digitais (Nambisan, Lyytinen, Majchrzak, & Song, 2017), abrindo oportunidades de ganhos para diversas indústrias e setores.

Essas habilidades das tecnologias digitais não são particularmente novas para as organizações, uma vez que várias delas, como computadores, internet e sistemas móveis, vêm agregando essas competências nas firmas ao longo dos anos (Korhonen, 2016). Segundo Korhonen (2016), algumas dessas tecnologias foram centrais para causar disrupções no contexto e no tempo em que foram introduzidas, elevando a digitalização a novos níveis institucionais, e algumas delas alteraram a maneira de trabalhar e de se organizar ou permitiram explorar novos modelos de negócios.

A evolução das tecnologias digitais vem aumentando as fronteiras nas competências tradicionalmente conhecidas, agregando também outras características e capacitações, principalmente relacionadas à ‘inteligência’ e habilidades cognitivas. Novas tecnologias digitais e técnicas avançadas vêm permitindo um relevante aperfeiçoamento na análise de dados não estruturados (e.g., textos em mídias sociais, vídeo e imagens), por meio do reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural, ampliando o escopo da análise de dados tradicionalmente conhecida e aplicada em organizações (e.g., business intelligence). A utilização dessas técnicas e tecnologias em processos pode resultar em ganhos operacionais por meio de melhorias na otimização, eficiência e transparência (Manyika et al., 2011). Além disso, diversos tipos de processos de tomada de decisão podem ser mais centralizados em dados (LaValle, Lesser, Shockley, Hopkins, & Kruschwitz, 2011), podendo, alguns deles, aumentar o grau de automatização da análise e tomada de decisões, contribuindo significativamente para a evolução de produtos e serviços autônomos e com autoaprendizado (International Data Corporation [IDC], 2020).

Outras tecnologias digitais, como cloud computing e internet das coisas (IoT), são mais conhecidas e difundidas nas organizações, e foram introduzidas como iniciativas isoladas (com baixa combinação entre elas), proporcionando, de uma forma geral, mudanças incrementais (IDC, 2020; Sebastian et al., 2017). A sua difusão pavimentou a jornada para aumentar a base digital tecnológica das empresas. Os sistemas IoT e plataformas em nuvem permitiram, por exemplo, aprimorar a conectividade (entre objetos e consumidores) e uma coleta mais massiva de dados.

As plataformas digitais e sistemas baseados em nuvem, assim como outras tecnologias digitais (como softwares de código aberto), possuem características relacionadas ao grau de abertura e flexibilidade das arquiteturas de solução e modelos de negócios que facilitam e permitem a integração de mais tecnologias e parceiros, para construir e complementar ofertas (produtos, tecnologias ou serviços) (Nambisan, Wright, & Feldman, 2019). Isso aumentou o escopo de parceiros nos ecossistemas em que as organizações estão inseridas, e vem permitindo maior interação e colaboração (Nambisan et al., 2017), trazendo novos desafios gerenciais, tais como: definição dos parceiros, convergência das contribuições de cada parte (recursos, competências), novas ameaças (por exemplo, governança e segurança de TI) (Nambisan et al., 2019).

Essas características das tecnologias digitais estão diretamente relacionadas ao tema da TD, configurando-se mais como pilares de transformações que parecem desencadear mudanças mais profundas e em diversos níveis de análise, tais como em modelos de negócios, processos organizacionais, estruturas, estratégia e cultura (Hess et al., 2016; Singh & Hess, 2017). A literatura existente apresenta algumas definições (Quadro 1) que evidenciam esse caráter mais abrangente e complexo da TD. Para Rogers (2016), a TD envolve cinco domínios estratégicos em mutação na era digital, que são: consumidores, competidores, dados, inovação e valores. Entre as definições apresentadas no Quadro 1, a que integra quase todos esses domínios é a de Singh e Hess (2017).

Recentemente, Wessel et al. (2021) evidenciam as particularidades da TD em relação à discussão mais consolidada da transformação organizacional habilitada por TI. Para além da dimensão estratégica, eles abordam a diferenciação entre TD e TI em termos de (re)definição e de suporte à proposição de valor, respectivamente, bem como destacam que a TD envolve uma nova identidade organizacional e a TI contribui no aprimoramento da identidade existente. Apesar dos avanços em conceituar TD, ainda não está claro quais são os temas centrais das pesquisas dessa área e quais os temas que mais têm se destacado nos últimos cinco anos sob a nomenclatura de TD. Com esse entendimento, será possível não só compreender as pesquisas da área, mas também identificar oportunidades de integração com outras frentes de pesquisa.

METODOLOGIA

Para atingir o objetivo deste trabalho, a pesquisa foi conduzida a partir de uma revisão sistemática da literatura realizada em duas etapas: (i) estudo bibliométrico para identificação e seleção dos principais referenciais teóricos sobre o tema da TD por meio de análise quantitativa de uma amostra de publicações e citações; (ii) análise do conteúdo dos principais referenciais bibliográficos, selecionados a partir do estudo realizado na primeira etapa (Figura 1).

A combinação dessas duas abordagens vem sendo empregada para identificar temas e tendências emergentes considerando os temas e campos mais discutidos, e também algumas lacunas que podem existir na literatura (Agostini & Nosella, 2019; Gomes, Facin, Salerno, & Ikenami, 2018). A justificativa para o uso da análise bibliométrica dá-se pela capacidade de a análise de citações identificar trabalhos científicos importantes, bem como suas inter-relações (Chai & Xiao, 2012; Chen, 2006).

Amostra

A base de dados da ferramenta Web of Science da Clarivate Analytics foi escolhida para geração da amostra para análise. Essa ferramenta permite a extração de um conjunto de metadados, tais como resumos, autores, instituições, quantidade de citações, referências citadas, fator de impacto da revista, entre outros, que são essenciais para a realização de uma análise bibliométrica.

Na Web of Science, foi utilizado o critério de busca pelos seguintes tópicos: “digital transformation*” ou “digitalization*” ou “digitization*”. Dessa busca, resultaram 16.251 trabalhos. A partir dessa amostra inicial, foram utilizados alguns filtros para refinar os resultados, como descrito a seguir.

Para o “Ano de publicação” de 2020 a 2015, restaram 9.643 trabalhos. Para o “Tipo de documento”, foram considerados os filtros “Article” e “Review”, uma vez que esse tipo de documento passa por avaliação por pares e tem o conjunto mais completo de metadados na base da Web of Science. Após esse refinamento, a amostra ficou com 5.510 artigos.

Em seguida, entre as 100 primeiras “Categorias da Web of Science”, optou-se por utilizar “Management”, “Engineering Manufacturing”, “Operations Research Management Science”, “Engineering Industrial”, “Business” e “Economics”, que são categorias de interesse deste estudo bibliométrico relacionadas às discussões sobre a TD, e sua conexão com a gestão de operações, a Indústria 4.0., os modelos de negócios e a economia. Com mais esse refinamento, a amostra ficou com 944 artigos.

Para os 944 artigos, foi, então, realizada a leitura de todos os resumos, sendo alguns artigos excluídos após análise. Como critério para exclusão, foi considerado o fato de que determinados artigos, apesar de conterem os tópicos utilizados na busca, não tratavam da TD como tema central, mas apenas mencionaram esse tópico no corpo do artigo, sem fazer parte de seu referencial teórico. Após a leitura dos resumos, 650 artigos foram excluídos, ficando a amostra final com 294 artigos, publicados entre os anos de 2015 e 2020.

Com a amostra definida, foi realizada a geração do arquivo de exportação com todos os metadados disponíveis na base de dados da Web of Science para os 294 artigos, para ser importado e utilizado no software CiteSpace (Chen, 2006).

Procedimentos para a análise de conteúdo

A análise de conteúdo seguiu um processo estruturado, adaptado de Pashaei e Olhager (2015). Partindo da leitura dos artigos que se destacaram na análise bibliométrica (Análises de clusters, Burstiness e Betweenness centrality), foram construídos alguns arquivos de trabalho para sumarizar, organizar, e analisar as informações, incluindo autores, temas, ano de publicação, objetivos da pesquisa, métodos de pesquisa, principais implicações para a teoria, principais implicações para a prática, oportunidades para futuras pesquisas e os clusters. Por exemplo, a análise de clusters permitiu a identificação de quais temas de pesquisa e quais pesquisadores poderiam ser associados com as linhas de pesquisa mais maduras e também as emergentes. Com base nesses arquivos de trabalho, foi identificado como os autores empregam o conceito da TD e a sua evolução. Adicionalmente, foi realizada uma busca sistemática por lacunas e oportunidades para futuras pesquisas. Usando esses arquivos de trabalho, foram destacadas as principais contribuições e as principais oportunidades de futuras pesquisas em cada cluster. Essas oportunidades foram pesquisadas para verificar se já teriam sido endereçadas por outros pesquisadores presentes na amostra de artigos selecionada. Esse processo sistemático possibilitou o mapeamento de algumas oportunidades para a pesquisa acadêmica.

RESULTADOS DA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA SOBRE A TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Nesta seção, são apresentados os resultados da análise quantitativa da amostra de 294 artigos, obtidos a partir da análise bibliométrica, e os resultados da análise de conteúdo dos artigos e suas respectivas referências que mais se destacaram na análise bibliométrica.

Análise quantitativa

Como um dos resultados da análise bibliométrica, é possível verificar a evolução da pesquisa (entre 2015 e 2020) sobre o tema estudado, considerando o número de publicações ao longo dos anos (Gráfico 1). O gráfico mostra uma tendência recente de grande crescimento do número de artigos que tratam do tema da TD sob essa terminologia (incluindo “digitalization*” ou “digitization*”), com um pico de 134 artigos da amostra publicados em 2019.

Com o auxílio do software CiteSpace (Chen, 2006), foi realizada a análise de cocitações (Figura 2). A rede apresentada na Figura 2 representa a evolução do tema, na qual cada ponto no gráfico representa um nó que é uma citação - aqueles nós identificados com o nome dos autores são as referências mais citadas na base de artigos analisada. As conexões entre os nós (linhas) são ligações de cocitação.

Com o software CiteSpace, também é possível construir clusters a partir de um conjunto de citações, que são agrupamentos de trabalhos que tratam de um assunto sob determinado ponto de vista. A geração desses clusters é determinada pelos agrupamentos da rede de cocitações e pode receber uma nomenclatura a partir de termos utilizados no título, nas palavras-chave e no resumo dos artigos das referências que constituem o cluster. No CiteSpace, existem ferramentas que permitem a geração desses agrupamentos de maneira automática. Na Figura 3, está representado o resultado obtido na geração dos clusters para a amostra de 294 artigos e suas referências.

A função de geração de clusters do CiteSpace permite identificar um conjunto de referências cocitadas, o que pode eventualmente representar um tópico compartilhado ou mesmo uma linha de pesquisa. O algoritmo usado na geração dos clusters no CiteSpace não permite sobreposição de nós em diferentes clusters. Depois de executar o algoritmo de clusterização, o CiteSpace fornece visualização dos clusters encontrados, apresentando a modularidade da rede (Q) que “mede até que ponto uma rede pode ser decomposta em vários componentes ou módulos” (Chen, 2014, p. 32). Clusters distintos tendem a ter um valor “Q” próximo a 1, enquanto a modularidade abaixo de 0,30 significa que o algoritmo não conseguiu encontrar separação evidente entre os nós.

Análise de conteúdo

A seguir, é apresentada a análise de conteúdo dos clusters e respectivos artigos que se destacaram na análise de cluster efetuada na ferramenta CiteSpace.

O Cluster #0, chamado Strategic action field (Campo de ação estratégica), tem como principal tema a renovação estratégica em meio à TD. O cluster apresenta o campo de referências menos homogêneo (silhueta 0.69) e o maior tamanho (72 referências) em relação aos outros. A adoção de novas tecnologias digitais faz com que seja necessário reinventar a forma de gerenciamento da inovação e da estratégia dentro de uma empresa (Lichtenthaler, 2020; Nambisan et al., 2017). Os principais artigos da base desse cluster indicam essa renovação estratégica mediante o desenvolvimento de capacitações dinâmicas (Warner & Wäger, 2019). Também destacam o uso de plataformas digitais, examinando seu papel na proposta e criação de valor (Pousttchi & Gleiss, 2019), assim como no desempenho competitivo (Cenamor, Parida, & Wincent, 2019).

O Cluster #1, chamado Integrating industry (Integrando a indústria), refere-se a estudos que se concentram em como implementar tecnologias associadas à Indústria 4.0 (I4.0), também chamada de Fábrica do futuro. O cluster é formado por publicações homogêneas (silhueta 0.899) e apresenta trabalhos com as referências mais recentes (ano médio de 2016) em comparação com os outros clusters. As pesquisas nesse cluster propõem estruturas para a implementação da I4.0, sugerindo que uma estrutura de implementação deve ir além das questões de tecnologia para considerar uma estrutura holística que leve em conta questões organizacionais, estratégicas ou gerenciais (Pessot et al., 2020). Os estudos estão focados em empresas de manufatura, especialmente no gerenciamento da cadeia de suprimentos e logística (Garay-Rondero, Martinez-Flores, Smith, Morales, & Aldrette-Malacara, 2020; Ghadge, Kara, Moradlou, & Goswami, 2020). Os documentos com maior cobertura dentro do cluster são do Journal of Manufacturing Technology Management. As publicações também avaliam facilitadores e barreiras para a implementação da Indústria 4.0, como o gerenciamento orientado a dados e o capital humano, que são decisivos para a produtividade no contexto da tecnologia de automação (Camiña, Díaz-Chao, & Torrent-Sellens, 2020).

O Cluster #2, caracterizado pelo rótulo Platform approach (Abordagem de plataforma), agrupa estudos homogêneos (Silhueta 0.867) relacionados aos temas servitização e digitalização. Servitização refere-se, primordialmente, ao processo transformacional que visa o oferecimento de soluções integradas que podem envolver produtos e serviços, de modo que possam agregar valor à firma (Cenamor, Sjodin, & Parida, 2017; Coreynen, Matthyssens, & Bockhaven, 2017). Artigos desse cluster analisam como a digitalização pode habilitar e alterar processos e ofertas de servitização (Cenamor et al., 2017; Coreynen et al., 2017; Frank, Mendes, Ayala, & Ghezzi, 2019; Kohtamäki, Parida, Patel, & Gebauer, 2020), analisando os efeitos dessa relação em performance (Cenamor et al., 2017; Kharlamov & Parry, 2020; Kohtamäki et al., 2020; Martín-Peña, Sanchez-Lopez, & Diaz-Garrido, 2019), as capacitações necessárias (Coreynen et al., 2017; Lenka, Parida, & Wincent, 2017) e as tecnologias digitais mais aplicadas na servitização (Cenamor et al, 2017; Frank, Dalenogare, & Ayala, 2019). Além disso, esses estudos indicam que as tecnologias digitais ajudam nos processos relacionados à monitoração de produtos e serviços (Martín-Peña et al., 2019), possibilitam agregar serviços novos (como serviços personalizados a partir da informação captada) em ofertas existentes (Coreynen et al., 2017) e promovem mais inovação em serviços e modelos de negócio (Frank, Mendes et al., 2019), alterando radicalmente a relação com os consumidores (Coreynen et al., 2017), podendo, inclusive, adotar modelos de cocriação com consumidores (Lenka et al., 2017). Por fim, os estudos desse cluster constroem a interseção das temáticas de servitização e digitalização que até então eram discutidas em literaturas distintas (Coreynen et al, 2017).

O Cluster #3 rotulado como Future research (Pesquisa futura) apresenta estudos menos homogêneos em relação aos outros (Silhueta 0.759), e a média do ano de suas referências é 2015. Seu ponto principal de discussão é o papel da implementação da Indústria 4.0 nos modelos de negócios e no setor financeiro das empresas, principalmente as de manufatura. Os artigos focais desse cluster (de 2018 a 2020) discutem como a adoção de diferentes tecnologias da I4.0 pode afetar, positiva ou negativamente, o desempenho industrial (Dalenogare, Benitez, Ayala, & Frank, 2018), o desenvolvimento econômico (Maresova et al., 2018) e os desafios gerenciais (Schneider, 2018) de uma empresa. Os artigos abordam também as pequenas e médias empresas (PMEs) e como a Indústria 4.0 afeta sua criação, captura e proposta de valor, considerando que diferentes formas de implementação trarão resultados diferentes tipos de inovação em cada um desses elementos (Müller, Buliga, & Voigt, 2018), e como as tecnologias digitais desencadeiam mudanças em seus processos comerciais (Garzoni, Turi, Secundo, & Vecchio, 2020).

O Cluster #4, nomeado Approach business model innovation (Abordagem da inovação no modelo de negócio), apresenta um conjunto de artigos que não são tão homogêneos quanto a maior parte dos demais clusters (Silhueta 0.838). Apesar de a temática de destaque ser modelo de negócio e tecnologias 4.0, há também artigos discutindo implementação (Lichtenthaler, 2020) e efeito das tecnologias 4.0 para além da discussão de modelos de negócio (Dalenogare et al., 2018; Kohtamäki et al., 2020). Schneider (2018), autor do artigo focal de maior cobertura desse cluster, realiza uma revisão de literatura e identifica seis áreas temáticas sobre os desafios da gestão da Indústria 4.0; o modelo de negócio é um deles. Assim, esse cluster apresenta uma discussão abrangente sobre desafios na gestão e efeitos da tecnologia 4.0, incluindo uma análise de desempenho das tecnologias (Dalenogare et al., 2018).

O Cluster #5, nomeado como Digital innovation management (Gestão da inovação digital), apresenta um conjunto de referências que discutem a digitalização e seu relacionamento com consumidores finais nas organizações, com referências relacionadas às funções de marketing ou focadas em indústrias de varejo (Hagberg, Sundstrom, & Egels-Zanden, 2016). A média do ano dessas referências é 2011, com um alto valor de Silhueta (0.948), apesar de ter um tamanho bem inferior (14 referências) em relação aos demais analisados. Os artigos desse cluster discutem a digitalização no setor de varejo, debatendo como a digitalização pode alterar produtos e serviços, processos (distribuição) e até mesmo modelos de negócio (lojas virtuais) (Hagberg et al., 2016; Orlandi, 2016). É citado que as tecnologias digitais podem, ainda, aproximar os consumidores das organizações, seja pela inteligência associada à análise de dados (Orlandi, 2016), que permite promover ofertas mais personalizadas, ou aprimorando a comunicação mediante canais digitais (Hagberg et al, 2016) e permitindo processos de cocriação (Hagberg et al, 2016; Orlandi, 2016).

O Cluster #6 denominado Exploratory framework (Quadro exploratório) conta com uma base de 14 referências, com a média dos anos de publicação mais antiga em relação aos outros clusters (2011), relacionadas a um único artigo focal, de Hagberg et al. (2016), que também se destaca junto com outros artigos do Cluster #5. Esse artigo defende que a digitalização tem causado uma transformação contínua de grande importância no setor varejista, abordando-a em relação a quatro elementos: trocas de varejo, natureza das ofertas de varejo, configurações de varejo e atores que participam do varejo.

Os principais artigos focais com referências no Cluster #7, denominado Global fintech ecosystem (Ecossistema global de fintechs), discutem impactos das tecnologias digitais. O nome sugerido pelo CiteSpace reflete uma das indústrias pesquisadas (Fintechs) e o impacto investigado (em ecossistemas) (Basole & Patel, 2018), mas outros artigos também analisam impactos, como em subsidiárias (Szalavetz, 2019) e bancos de varejo (Pousttchi & Dehnert, 2018). As referências desse cluster são, em média, do ano de 2013, e trata-se de um cluster pequeno em relação aos demais (10 referências), possivelmente por ser um tema explorado anteriormente ao recorte da base de pesquisa usada neste estudo (de 2015 a 2020). A referência com maior grau de centralidade e também frequência de citação é proveniente de um relatório de recomendações para a competitividade da indústria alemã, o qual disseminou o termo Indústria 4.0 (Kagermann, Wahlster, & Helbig, 2013).

O Cluster #8 do Work Design (Desenho da experiência dos consumidores) é composto por uma base relativamente pequena (seis referências) e que tem a experiência dos consumidores como principal temática. As referências desse cluster possuem a média no ano de 2015. Algumas referências focam a discussão na experiência dos consumidores em canais digitais, ressaltando a importância de conciliar uma experiência única, nas operações em canais físicos e virtuais. A adoção de uma estratégia omnichannel, entendida como uma abordagem multicanal integrada para vendas e marketing, é considerada essencial (Hansen & Sia, 2015).

A partir da rede de cocitação, é possível identificar que algumas das referências dos 294 artigos representam uma mudança do foco da discussão teórica ao longo do tempo (Freeman, Roeder, & Mulholland, 1979). Essa mudança é destacada na rede de cocitação por meio do cálculo do indicador Sigma (no CiteSpace), que aponta para as referências dos artigos da amostra com alta centralidade de intermediação (Betweenness centrality). Essas referências fazem uma conexão entre diferentes clusters (Chen, 2006) e, assim, auxiliam o processo de identificação de pontes entre diferentes discussões teóricas sobre um determinado tema. As referências com alta centralidade de intermediação (referências pivotais) analisadas estão detalhadas na Tabela 1.

As referências pivotais da rede abordam temáticas de estratégia (Gawer & Cusumano, 2014; Porter & Heppelman, 2014), ferramentas para gestão (Nylén & Holmström, 2015), estudos relacionados à aplicação das tecnologias digitais em diversas indústrias (Lerch & Gotsh, 2015), além de duas revisões de literatura e sugestão de pesquisas futuras: inovação em modelo de negócios (Foss & Saebi, 2016) e Indústria 4.0 (Liao, Deschamps, Loures, & Ramos, 2017). O Cluster 4 possui o maior número de artigos entre os 10 com maior Sigma, representando um cluster com tema influente para os outros clusters. Destaca-se a lente estratégica relacionada a tecnologias digitais (Porter & Heppelmman, 2014) e implicações na gestão (Baines & Lightfoot, 2014; Gawer & Cusumano, 2014), e o artigo de Atzori, Iera e Morabito (2010), que influenciou pesquisas sobre tecnologias digitais aplicadas em diferentes segmentos da indústria. Destaca-se também a influência do trabalho de Foss e Saebi (2016) para estudos sobre inovação em modelo de negócios. Tem-se, assim, um panorama das principais bases intelectuais que influenciaram as pesquisas nos últimos cinco anos.

Adicionalmente, para contribuir no entendimento dos temas que se destacaram fortemente na base de dados pesquisada, também realizamos uma análise do indicador de Explosão de citações (Burst citation) no CiteSpace, com base na rede de cocitação. Esse indicador ajuda a destacar artigos excepcionalmente populares (muito citados) logo após publicados, o que pode significar uma possível discussão de temas emergentes. A Tabela 2 apresenta as referências resultantes dessa análise.

Os artigos da Tabela 2 evidenciam um esforço das pesquisas em identificar os impactos das tecnologias digitais, ou seja, da TD tanto nos aspectos organizacionais (estratégia, organização para a inovação, preocupações com capacitação de rede) quanto nos mais amplos, como na sociedade e no trabalho. Nesse sentido, há oportunidades de se avançar nessa compreensão, explorando como a TD impacta diferentes níveis e temas da gestão. Visto que a transformação está em processo, tem-se a oportunidade de explorar organizações e países em diferentes estágios e contribuir para o avanço das literaturas de gestão nesse contexto.

DISCUSSÃO

A análise de conteúdo realizada evidenciou temáticas que vêm sendo desenvolvidas em estudos de TD com destaque para maior concentração de pesquisas ligadas ao tema da renovação estratégica, com especial atenção à discussão sobre plataformas (Alstyne, Parker, & Choudary, 2016), mas também com interesse destacado relacionado à implementação da TD, além dos seus impactos no negócio, na organização e na sociedade (Loebbecke & Picot, 2015). Nesta seção, discutimos essas temáticas evidenciando oportunidades de pesquisas.

Conforme anteriormente evidenciado (em especial no Cluster #0), a TD impulsiona a inovação, e mais especificamente as plataformas digitais relacionadas às inovações em produtos, serviços e modelos de negócio. Nesse contexto, há oportunidade de avançar em investigações mais aprofundadas sobre o papel das plataformas como habilitadoras e como pilar principal no fomento de inovações (Agostini, Galati, & Gastaldi, 2020; Wiesböck & Hess, 2020), sobre as estratégias no design de plataformas (que definem o grau de abertura e flexibilidade, por exemplo) e como as empresas podem explorar plataformas existentes para melhorarem seus esforços de inovação (Agostini et al., 2020). Além disso, sabe-se que as plataformas ampliam a participação de diferentes parceiros no ecossistema de inovação (Nambisan et al., 2017, 2019), o que pode representar mais complexidade em seu gerenciamento. Nesse sentido, estudos futuros podem focar-se em como aumentar a integração entre os atores do ecossistema (inclusive na interação cliente-firma), e em processos de governança mais apropriados para o ecossistema de inovação (Agostini et al., 2020) e como esse ecossistema pode promover inovações mais disruptivas (Palmié, Wincent, Parida, & Caglar, 2020) atreladas a esse contexto digital.

Outro eixo de destaque é a implementação da TD, que ressalta ser necessário considerar questões organizacionais, estratégicas e gerenciais (Pessot et al., 2020). Entretanto, apesar de várias pesquisas apresentarem frameworks de implementação (Garay-Rondero et al., 2020; Ghadge et al., 2020), é ainda necessário que futuras pesquisas testem os frameworks empiricamente (Queiroz, Pereira, Telles, & Machado, 2020). A expansão da pesquisa empírica pode ocorrer no sentido de aumentar o escopo de testes em relação ao tamanho amostral (Ghadge et al., 2020), em relação aos tipos de setores analisados (Zangiacomi, Pessot, Fornasiero, Bertetti, & Sacco, 2020) e em contextos de diferentes países (Queiroz et al., 2020; Zangiacomi et al., 2020). Há estudos em empresas de manufatura, com recorte de pesquisa no gerenciamento da cadeia de suprimentos e logística; outra sugestão de estudos futuros é analisar como processos e sistemas de gestão focados na implementação podem ser integrados à gestão organizacional (Garay-Rondero et al., 2020).

Além de um framework geral de implementação, a compreensão aprofundada das dimensões da firma e suas inter-relações no contexto da TD também são temas a serem aprofundados. Um tópico de destaque é a construção das capacitações digitais (Wiesböck & Hess, 2020) e como relacioná-las com outras capacitações organizacionais (Cenamor et al., 2019; Warner & Wäger, 2019), por exemplo, com capacitações desenvolvidas nos processos de inovação no contexto de plataformas e ecossistemas (Vial, 2019) ou, ainda, como objetivos estratégicos específicos afetam estruturas organizacionais e capacitações gerenciais (Pessot et al., 2020).

O impacto da TD é outro tema que se destaca nos estudos recentes, relacionado ao desempenho da organização (Cenamor et al., 2017; Coreynen et al., 2017; Kohtamäki et al., 2020; Martín-Peña et al., 2019) e à adoção de novos processos de trabalho, como a cocriação favorecida por capacitações digitais (Frank, Mendes et al., 2019; Lenka et al., 2017). Nesse contexto, estudos futuros podem explorar a TD como uma facilitadora para inovação em serviços, por exemplo, compreendendo como novos modelos de negócios de servitização foram desenvolvidos a partir de tecnologias digitais (Kharlamov & Parry, 2020).

CONCLUSÃO

A adoção de um processo sistemático de revisão bibliográfica demonstrou-se útil na identificação dos diversos temas que caracterizam o campo de estudo da TD, com ênfase para aqueles que podem ser interessantes para serem explorados em futuras pesquisas. Utilizando o processo de revisão bibliográfica sistemática, foi obtida uma lista de autores e publicações que mais se destacam nesse campo, portanto merecendo o devido aprofundamento. Nesse sentido, os achados deste trabalho podem ser úteis tanto para elucidar as pesquisas em andamento e apontar caminhos para novas pesquisas sobre a TD como para ressaltar questões importantes a serem consideradas por tomadores de decisões em empresas que desejam usufruir dos benefícios da TD. Outra contribuição desta pesquisa refere-se às indicações de tendências para pesquisas futuras. Para essa indicação, focamos a análise das recomendações futuras dos clusters que possuem discussão mais recente, com destaque para as discussões sobre renovação estratégica, que ressalta o tema das plataformas e evidencia uma mudança de perspectiva de controle para orquestração de recursos. Além destas, destacam-se ainda oportunidades de pesquisa sobre modelos de implementação da TD que possam ser validados com aprofundamento empírico e de estudos que auxiliem a avançar na compreensão das dimensões organizacionais e suas inter-relações no contexto da TD. Por fim, estudos sobre impacto avançaram no contexto organizacional, dos negócios e da sociedade, mas há ainda oportunidades de pesquisas, dado que, em certa medida, é um fenômeno contemporâneo.

Esta pesquisa realizou uma busca no Web of Science com um recorte nas seguintes categorias: “Management”, “Engineering Manufacturing”, “Operations Research Management Science”, “Engineering Industrial”, “Business” e “Economics”, e com filtros em “Article” e “Review”. Assim, estudos fora desse conjunto foram excluídos, o que é uma limitação da atual pesquisa. Essa limitação dá-se também na seleção das palavras-chave usadas na busca, que considerou terminologias relacionadas à palavra digital, a saber: “digital transformation*” ou “digitalization*” ou “digitization*”. Assim, estudos que tenham discutido o mesmo conceito de TD, mas utilizando outra terminologia, não foram considerados, o que pode ser o caso de estudos que utilizem a denominação de Tecnologia da Informação e Comunicação (TICs). Estudos futuros podem buscar integrar as terminologias para compreender a evolução das discussões sobre o tema das TI habilitadoras da transformação organizacional.

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