Ar-ge projelerinin karmaşıklığının değerlendirilmesi: Bayes inanç ağı yaklaşımı

Abstract

Son yıllarda gelişen teknoloji ve artan rekabet ortamı ile şirketlerin yenilikçi projeler üretmesi ve bu projeleri başarılı bir şekilde tamamlaması kritik öneme sahip olmuştur. Projenin başarısını etkileyen kritik faktörlerden biri ise belirsizliktir. Belirsizlik, çoğunlukla proje bütçesinde ve zaman planında sapmalara sebep olarak teknik ve yönetsel zorluklar yaratmaktadır. Bu koşullar altında, proje yönetiminin, karmaşıklık yönetimi ile ilişkili olduğu vurgulanmaktadır. Bu karmaşıklığın yönetilmesi için ise karmaşıklığa sebep olan faktörlerin net bir şekilde tanımlanması ve faktörler arasındaki ilişkilerin sayısal olarak hesaplanması gerekmektedir. Proje karmaşıklığı, tanımlaması ve sayısal olarak ölçülmesi zor bir kavram olarak belirtilmektedir. İncelenen akademik çalışmalarda proje karmaşıklığının birbiri ile ilişkili olan çeşitli birçok faktörden kaynaklandığı ifade edilmektedir. Daha geniş anlamda, birden fazla hedef ve çok sayıda paydaş olmak üzere birçok unsurdan oluşan ve bu unsurların bağımlı olmasından kaynaklanan yapısal belirsizlik olarak ifade edilmektedir. Literatürde, proje karmaşıklığının nitel ve nicel yöntemlerle ölçümlendiği farklı çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalarda, karmaşıklık faktörlerinin nedensel ilişkilerine odaklanmanın ve belirsizliği dikkate almanın gerekliliğinin altını çizilmektedir. Bu çalışmanın amacı, nedensel ilişkiler üzerine kurulu pratik bir olasılıksal modelleme tekniği sunan Bayes İnanç Ağı (BBN: Bayesian Belief Network) yaklaşımını kullanarak AR-GE projelerinin karmaşıklığını değerlendirmek amacıyla yeni bir ölçüm modeli geliştirmektedir. Şirketlerin rekabet gücünün artırılmasında büyük önem taşıyan AR-GE projelerinin, küresel rekabette de belirleyici bir rol üstlenmesi sebebiyle çalışmanın kapsamını AR-GE projeleri oluşturmaktadır. AR-GE projeleri karakteristiği gereği, birçok belirsizlik içeren, teknolojik bağımlılığı yüksek olan, multidisipliner ekipler gerektiren ve uzun vadeli projelerdir. Dolayısıyla AR-GE projeleri, diğer proje türlerine göre daha karmaşık kabul edilmektedir ve esnek bir yönetim gerektirmektedir. AR-GE projelerinin karmaşıklık yönetiminde teorik ve pratik uygulamalara katkı sunmayı amaçlayan bu çalışmanın uygulaması dört bölümden oluşmaktadır: (i) karmaşıklık faktörlerinin belirlenmesi, (ii) Bayes ağı modelinin oluşturulması ve koşullu olasılık tablolarının elde edilmesi, (iii) model validasyonu, (iv) model analizleri ve çıkarımlar. Çalışma kapsamında öncelikle, literatür araştırması ve uzman bilgisine dayanarak 28 karmaşıklık faktörü belirlenmiş ve belirlenen faktörler makro çevre, görev çevresi, organizasyon ve proje karakteristiği olmak üzere dört grup altında kategorize edilmiştir. Karmaşıklık faktörlerinin olasılıklarının belirlenmesi için 5'li Likert ölçeğinde (1: çok az; 5: çok fazla) çevrim içi anket ile veri toplanmıştır ve veri modelde kullanılmak üzere 3'lü Likert ölçeğine (1: düşük; 2: orta; 3: yüksek) dönüştürülmüştür. İkinci aşamada toplanan veri ve uzman görüşleri ile GeNIe programında BBN yapısı oluşturulmuştur. İlk kurulan ağ yapısı, modelin ürettiği anlamsız bağlantıları çıkarmak için uzman grubu ile tekrar değerlendirilerek nihai yapı oluşturulmuştur. Sonrasında, nihai ağ yapısı üzerinden parametre öğrenmesi ile her bir faktör için koşullu olasılık tabloları elde edilmiştir. Koşullu olasılık tablolarının elde edilmesinin sebebi analiz sürecine temel oluşturmasıdır. Üçüncü aşamada, K-Katmanlı Çapraz Doğrulama yöntemi kullanılarak modelin validasyonu gerçekleştirilmiştir ve modelin doğruluğu %80 üzerinde çıkmıştır. Son olarak duyarlılık analizi, etki zinciri analizi ve senaryo analizleri gerçekleştirilmiştir. Duyarlılık analizi sonuçlarına göre AR-GE projelerinin karmaşıklığı makro çevrede teknolojik konjonktürün belirsizlikleri, değişkenlikleri ve bağımlılıklar faktörüne; görev çevresinde müşteri talep ve beklentilerindeki belirsizlik ve değişkenlik faktörüne; proje karakteristiği kategorisinde projenin amaç ve hedeflerindeki belirsizlik faktörüne ve projenin stratejik önemi faktörüne yüksek duyarlı çıkmıştır. Koşullu olasılıklar arasındaki bağımlılık derecesini tanımlayan etki zinciri analizi sonuçlarına göre proje karmaşıklığını en çok etkileyen nedensel zincir, "Projenin amaç ve hedeflerindeki belirsizlik ve bağımlılık" → "Projenin amaç ve hedeflerinin çeşitliliği ve sayısı" → "Projenin insan kaynağı yapısı" → "Proje ekip üyeleri arasındaki etkileşim ve iş birliği" → "Proje karmaşıklığı"dır. Senaryo analizinde ise makro çevre, görev çevresi, organizasyon ve proje karakteristiği kategorisindeki faktörlerinin durumu sırasıyla "Yüksek" karmaşık olarak tanımlanmış ve sonuç olarak proje karmaşıklığı sırasıyla %52, %56, %51 ve %97 ile "Yüksek" karmaşıklık olasılığına sahip çıkmıştır.