A Trajetória da SEGER em Ciência de Dados: o impacto e aceitação do software na gestão

O terceiro módulo da especialização para 30 servidores em Ciência de Dados é o de Inferência Estatística. Além deste módulo, nosso programa completo está estabelecido da seguinte forma:

Análise Exploratória de Dados e Visualização
Tecnologias de Armazenamento de Dados
Estatística Inferencial
Data Mining e Machine Learning
Análise de Séries Temporais
Análise de Redes, Mineração de Texto e Mídias Sociais

Já escrevi dois posts sobre nossa jornada que podem ser acessados aqui:

Post 1: Construindo uma organização que aprende: capacitação em ciência de dados para a SEGER no espírito santo

Post 2: Transformação digital na SEGER: a aplicação de ia e análise preditiva na gestão da folha de pagamento

Este post não é sobre a disciplina de Inferência Estatística aplicada ao nosso negócio. Meu o foco principal é a apresentação dos resultados do formulário enviado aos participantes, que tem por objetivo avaliar a aceitação e o uso da nova tecnologia a ser incorporado no nosso dia a dia.

As teorias de aceitação de tecnologias são modelos propostos para explicar o comportamento de uso e aceitação de novas tecnologias pelos indivíduos. Essas teorias são desenvolvidas no campo da engenharia de software e têm como objetivo compreender as razões pelas quais as pessoas aceitam ou rejeitam uma nova tecnologia. Alguns pontos importantes sobre as teorias de aceitação de tecnologias são:

Percepção de Utilidade: Este é o grau em que um indivíduo acredita que o uso de uma tecnologia específica melhorará seu desempenho no trabalho. No contexto da SEGER, a utilidade pode ser entendida como a eficácia percebida da IA e do Aprendizado de Máquina na otimização da análise da folha de pagamento e outras funções relacionadas.

Percepção de Facilidade de Uso: Refere-se à crença de que usar uma tecnologia será livre de esforço. A formação oferecida aos servidores deve, portanto, garantir que eles percebam as novas ferramentas e técnicas como intuitivas e fáceis de usar.

Atitude em relação ao Uso: É a avaliação positiva ou negativa que um indivíduo tem sobre a execução do comportamento de usar uma tecnologia. Por exemplo, a percepção dos servidores da SEGER em relação à implementação de novos softwares ou algoritmos na analise da folha de pagamento.

Influência Social: Trata da percepção de que pessoas importantes (como superiores ou colegas) acreditam que o indivíduo deve ou não usar a nova tecnologia. Esta influência pode ser crucial no ambiente de trabalho, especialmente em órgãos públicos.

Condições Facilitadoras: São aqueles fatores que tornam mais fácil (ou difícil) para um indivíduo usar a tecnologia, como a infraestrutura disponível, suporte técnico e treinamento.

Com base nesses conceitos, foi enviado um formulário aos servidores que estão participando da especialização. O objetivo era entender a percepção sobre o uso do SAS em suas rotinas de trabalho.

Uma das principais conclusões extraídas do formulário indica que, na perspectiva dos entrevistados, o SAS não só atende às necessidades da gestão da folha de pagamento como também tem o potencial de aumentar significativamente a eficiência das tarefas.

Sobre as perguntas: O uso do SAS pode melhorar o tempo de resposta nas tarefas relacionadas a produção de relatórios e informações gerenciais? e Você acha que o SAS é uma ferramenta que atende às necessidades da gestão da folha de pagamento na SEGER?, os resultados da análise indicam que há uma associação estatisticamente significativa entre as respostas às duas perguntas, tanto pelo teste do qui-quadrado (p-value: 0,035) quanto pelo teste de Fisher (p-value: 0.028). As pessoas que veem o SAS como uma ferramenta útil para melhorar a eficiência do tempo de resposta são provavelmente as mesmas que acreditam que ele atende às necessidades da gestão da folha de pagamento. Você pode conferir as perguntas do formulário no final do artigo.

Sobre a recomendação do software, podemos inferir que a experiência prévia com o software SAS pode influenciar se os usuários irão ou não recomendar o uso do software para outras organizações. Os usuários que já tinham experiência com o SAS antes de sua implementação na SEGER podem estar mais confortáveis com o software e, portanto, mais propensos a recomendá-lo para outras organizações.

Com base no formulário enviado, temos ainda alguns dados interessantes:

A média de idade dos participantes do curso é de 40 anos, e 77% dos servidores tem mais de 13 anos de trabalho na secretaria;
Dois terços dos participantes é do gênero feminino;
Antes do treinamento, 89% dos alunos não tinham experiência prévia com o SAS;
67% acham que o uso do SAS pode melhorar ou melhorar muito a produção de relatórios;
67% afirmam que o SAS é uma ferramenta que atende às necessidades da gestão da folha de pagamento na SEGER

A adoção de novas tecnologias no ambiente de trabalho, particularmente em setores públicos como a SEGER, pode ser um desafio, pois envolve mudanças nas rotinas estabelecidas e exige a capacitação dos servidores. No entanto, os dados coletados do formulário demonstram uma visão positiva dos servidores em relação à implementação do SAS. Isso sugere que a introdução deste software na gestão da folha de pagamento da SEGER é uma escolha acertada.

Importante salientar que a aceitação do software não se baseia apenas em sua funcionalidade, mas também na formação e no suporte contínuo oferecido aos servidores. O fato de a maioria dos servidores não possuir experiência prévia com o SAS e, mesmo assim, reconhecer sua relevância e eficácia, destaca o sucesso e a do treinamento oferecido.

Além disso, a demografia dos participantes mostra uma mistura saudável de veteranos da SEGER e indivíduos mais jovens, garantindo que a transição tecnológica seja abrangente e inclusiva.

Finalmente, é imprescindível que a SEGER continue monitorando o uso e a eficácia do SAS, bem como a satisfação dos servidores, para fazer quaisquer ajustes necessários. Estes feedbacks contínuos garantirão que a ferramenta continue sendo relevante e eficaz em suas funções.

Formulário enviado:

Qual a sua Função/Cargo?
Quanto tempo você tem de SEGER?
Qual a sua idade?
Qual o seu gênero?
Como você classificaria sua experiência prévia com o software SAS antes de ser implementado na SEGER?
Quão confortável você se sente usando o SAS?
O treinamento que está sendo fornecido é suficiente para você se sentir confortável usando o SAS?
Como você avalia o suporte disponível para ajudá-lo a resolver problemas ou dúvidas relacionados ao SAS?
O uso do SAS pode melhorar o tempo de resposta nas tarefas relacionadas a produção de relatórios e informações gerenciais?
Você acredita que a implementação do SAS pode melhorar a eficiência da gestão da folha de pagamento?
Você acha que o SAS é uma ferramenta que atende às necessidades da gestão da folha de pagamento na SEGER?
Você recomendaria o uso do SAS para outras organizações na gestão de suas folhas de pagamento?
Quais recursos adicionais ou treinamentos você acha que seriam úteis para aumentar a eficiência do uso do SAS?
Por favor, compartilhe quaisquer outros comentários ou sugestões que você possa ter para melhorar a implementação e o uso do SAS na SEGER.

Para escrever esse post eu usei as seguintes referências:

AL QEISI, K. I.; AL-ABDALLAH, G. M. Website Design and Usage Behaviour: An Application of the UTAUT Model for Internet Banking in UK. International Journal of Marketing Studies, v. 6, n. 1, p. p75, 22 jan. 2014.

CHUTTUR, M. Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Developments and Future Directions. 2009.

DAVIS, F. D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, v. 13, n. 3, p. 319, set. 1989.

IM, I.; HONG, S.; KANG, M. S. An international comparison of technology adoption. Information & Management, v. 48, n. 1, p. 1–8, jan. 2011.

LEE, Y.; KOZAR, K. A.; LARSEN, K. R. T. The Technology Acceptance Model: Past, Present, and Future. Communications of the Association for Information Systems, v. 12, 2003.

LEIDNER; KAYWORTH. Review: A Review of Culture in Information Systems Research: Toward a Theory of Information Technology Culture Conflict. MIS Quarterly, v. 30, n. 2, p. 357, 2006.

MARCHEWKA, J. T.; KOSTIWA, K. An Application of the UTAUT Model for Understanding Student Perceptions Using Course Management Software. Communications of the IIMA, v. 7, n. 2, 30 maio 2014.

MOMANI, A. M. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: A New Approach in Technology Acceptance. International Journal of Sociotechnology and Knowledge Development, v. 12, n. 3, p. 79–98, 1 jul. 2020.

MOMANI, A. M.; JAMOUS, M. M.; HILLES, S. M. S. Technology Acceptance Theories: Review and Classification. International Journal of Cyber Behavior, Psychology and Learning, v. 7, n. 2, p. 1–14, abr. 2017.

OKUMUS, B. et al. Psychological factors influencing customers’ acceptance of smartphone diet apps when ordering food at restaurants. International Journal of Hospitality Management, v. 72, p. 67–77, jun. 2018.

QIAO, P. et al. The Development and Adoption of Online Learning in Pre- and Post-COVID-19: Combination of Technological System Evolution Theory and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Journal of Risk and Financial Management, v. 14, n. 4, p. 162, 5 abr. 2021.

SCHERER, R.; SIDDIQ, F.; TONDEUR, J. The technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural equation modeling approach to explaining teachers’ adoption of digital technology in education. Computers & Education, v. 128, p. 13–35, jan. 2019.

SUN, H.; ZHANG, P. The role of moderating factors in user technology acceptance. International Journal of Human-Computer Studies, v. 64, n. 2, p. 53–78, fev. 2006.

TAHERDOOST, H. A review of technology acceptance and adoption models and theories. Procedia Manufacturing, v. 22, p. 960–967, 2018.

TEH, P.-LEE.; AHMED, P. KHALID. Understanding social commerce adoption: An extension of the Technology Acceptance Model. 2012 IEEE International Conference on Management of Innovation & Technology (ICMIT). Anais… Em: 2012 IEEE 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MANAGEMENT OF INNOVATION & TECHNOLOGY (ICMIT 2012). Bali, Indonesia: IEEE, jun. 2012. Disponível em: <http://ieeexplore.ieee.org/document/6225832/>. Acesso em: 19 maio. 2023

VENKATESH et al. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, v. 27, n. 3, p. 425, 2003.

VENKATESH, V. Determinants of Perceived Ease of Use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotion into the Technology Acceptance Model. Information Systems Research, v. 11, n. 4, 2000.

VENKATESH, V.; DAVIS, F. D. A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, v. 46, n. 2, p. 186–204, fev. 2000.

Sobre o autor

Rodrigo Zambon: Sólida experiência em Metodologias Ágeis e Engenharia de Software, com mais de 15 anos atuando como professor de Scrum e Kanban. No Governo do Estado do Espírito Santo, gerenciou uma variedade de projetos, tanto na área de TI, como em outros setores. Sou cientista de dados formado pela USP e atualmente estou profundamente envolvido na área de dados, desempenhando o papel de DPO (Data Protection Officer) no Governo.