Resumo

Título

FOLGA DE RECURSOS E DECISÕES ESTRATÉGICAS EM TRANSFORMAÇÃO DIGITAL: UMA REINTERPRETAÇÃO CAUSAL À LUZ DA TEORIA DO ALTO ESCALÃO
RESOURCE SLACK AND STRATEGIC DECISIONS IN DIGITAL TRANSFORMATION: A CAUSAL REINTERPRETATION IN LIGHT OF UPPER ECHELONS THEORY
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Área / Tema

Estratégia
Estratégia Comportamental

Autores

Joelma Maria Pereira Simplicio – UNINOVE – Universidade Nove de Julho
Leandro Simplicio Silva – UNINOVE – Universidade Nove de Julho
LUIS ALBERTO FIGUEIREDO DE SOUSA – UNINOVE – Universidade Nove de Julho

Resumo

Objetivo do estudo

Organizar, em uma estrutura causal explícita, o mecanismo pelo qual a folga de recursos se converte em transformação digital e, por meio dela, em desempenho, explicitando as condições sob as quais os atributos dos CEOs operam essa conversão.

Relevância/originalidade

A literatura articula executivos, recursos e transformação digital de forma associativa, sem explicitar a ordem temporal entre condições herdadas, decisões e resultados. O estudo é o primeiro a integrar esses construtos em uma mesma cadeia causal ordenada.

Metodologia/abordagem

Ensaio teórico que constrói e analisa um grafo acíclico direcionado (DAG), fundamentado na Teoria do Alto Escalão e na literatura de folga de recursos. As arestas derivam de síntese da literatura; as implicações são obtidas por d-separação.

Principais resultados

O grafo implica que a conversão da folga em TD depende de processos interpretativos e decisões deliberadas, não de respostas automáticas aos recursos. Associações entre folga, atributos do CEO e desempenho podem refletir confundimento associado ao desempenho passado e à seleção executiva.

Contribuições teóricas/metodológicas

Reinterpreta a Teoria do Alto Escalão à luz da inferência causal, explicitando pressupostos temporais e níveis causais implícitos. O grafo indica que uma mesma variável pode ser controle adequado em um elo da cadeia e inadequado em outro.

Contribuições sociais/para a gestão

Oferece a conselhos e investidores um quadro para avaliar quando recursos disponíveis se convertem em digitalização efetiva, evidenciando que a seleção de executivos e o histórico da firma condicionam os retornos de investimentos digitais.

Palavras-chave: Folga de recursos, Teoria do alto escalão, Transformação digital, DAG, Inferência causal

Abstract

Study purpose

To organize, in an explicit causal structure, the mechanism through which organizational slack is converted into digital transformation and, through it, into performance, clarifying the conditions under which CEO attributes operate this conversion.

Relevance / originality

The literature links executives, resources and digital transformation associatively, without specifying the temporal order between inherited conditions, decisions and outcomes. This study is the first to integrate these constructs into a single ordered causal chain.

Methodology / approach

Theoretical essay that builds and analyzes a directed acyclic graph (DAG), grounded in Upper Echelons Theory and the organizational slack literature. Edges derive from evidence synthesis; testable implications are obtained through d-separation criteria.

Main results

The graph implies that converting slack into DT depends on interpretive processes and deliberate decisions, not automatic responses to resource availability. Associations among slack, CEO attributes and performance may reflect confounding related to past performance and executive selection.

Theoretical / methodological contributions

Reinterprets Upper Echelons Theory in light of causal inference, making explicit temporal assumptions and causal levels left implicit. The graph indicates that the same variable may be an adequate control in one causal link and inadequate in another.

Social / management contributions

Offers boards and investors a framework to assess when available resources convert into effective digitalization, showing that executive selection and firm history condition the returns of digital investments.

Keywords: Resource slack, Upper Echelons Theory, Digital transformation, DAG, Causal inference