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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE EEMM AADDMMIINNIISSTTRRAAÇÇÃÃOO
“APLICAÇÃO DO MODELO UTAUT NA AVALIAÇÃO DA ACEITAÇAO DE UM SISTEMA INFORMATIZADO
DE APOIO A GESTAO DO CONHECIMENTO”
IISSAABBEELLAA CCIINNTTIIAA CCOOSSTTAA
ORIENTADOR: PROF. DR. VALTER DE ASSIS MORENO JUNIOR
Rio de Janeiro, 29 de Junho de 2010.
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APLICAÇÃO DO MODELO UTAUT NA AVALIAÇÃO DA ACEITAÇAO DE UM SISTEMA INFORMATIZADO DE APOIO A GESTAO DO CONHECIMENTO
ISABELA CINTIA COSTA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral.
ORIENTADOR: DR. VALTER DE ASSIS MORENO JUNIOR
Rio de Janeiro, 29 de Junho de 2010.
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APLICAÇÃO DO MODELO UTAUT NA AVALIAÇÃO DA ACEITAÇAO DE UM SISTEMA INFORMATIZADO DE APOIO A GESTAO DO CONHECIMENTO
ISABELA CINTIA COSTA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral.
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor DR. VALTER DE ASSIS MORENO JUNIOR (Orientador) Instituição: Ibmec/RJ _____________________________________________________
Professora DRª. FLÁVIA DE SOUZA COSTA NEVES CAVAZOTTE Instituição: Ibmec/RJ
_____________________________________________________
Professor DR. CLAUDIO PITASSI Instituição: Estácio de Sá/RJ
Rio de Janeiro, 29 de Junho de 2010.
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FICHA CATALOGRÁFICA
658.403811 C837
Costa, Isabela Cintia. Aplicação do modelo UTAUT na avaliação da aceitação de um sistema informatizado de apoio a gestão do conhecimento / Isabela Cintia Costa - Rio de Janeiro: Faculdades Ibmec, 2010. Dissertação de Mestrado Profissionalizante apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração das Faculdades Ibmec, como requisito parcial necessário para a obtenção do título de Mestre em Administração. Área de concentração: Administração geral. 1. Sistemas de informação gerencial. 2. Gestão do conhecimento - Teoria Unificada de Aceitação e Utilização de Tecnologia.
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DEDICATÓRIA
Ao Senhor e mestre da minha vida, Jesus Cristo. À meus pais e irmã, Armando, Nazaré e Érica Costa.
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AGRADECIMENTOS
À Deus, e Pai Todo Poderoso, que me concedeu graça, força e capacitação para que em meio
aos estudos, trabalho e a distância da família, chegasse ao final deste trabalho.
Ao meu orientador, professor Valter de Assis Moreno Jr., por suas críticas e sugestões, que
foram de fundamental importância no desenvolvimento deste trabalho.
À professora de Comportamento Organizacional, Flávia de Souza Costa Neves Cavazotte e ao
professor Cláudio Pitassi por se disponibilizarem e aceitarem o convite de fazer parte da
banca examinadora deste trabalho num curto período.
Ao IBMEC e a coordenação do Programa de Pós-graduação.
Ao meu gerente Augusto Riccio, Coordenador Gilberto Alves e Adelman Moreira Ribeiro
pelo apoio contínuo, desde o início do curso do mestrado até a coleta de dados e construção
deste trabalho de pesquisa sobre o SI no qual trabalhamos.
Aos funcionários da empresa que fizeram parte da minha pesquisa nas respostas dos
questionários, pois sem eles seria impossível alcançar o objetivo planejado.
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“CIENCIA”
“E ainda que tivesse o dom de profecia, e conhecesse todos os mistérios e toda a ciência, e ainda que tivesse toda a fé, de maneira tal que transportasse os montes, e não tivesse amor,
nada seria.”
(Bíblia, 1º Coríntios 13)
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RESUMO
É crescente o número de estudos a adoção de Tecnologia da Informação (TI) devido aos altos
investimentos em sua aquisição. Tal fato direciona esforços para potencialização da conduta
de uma maior aceitação e utilização efetiva dos usuários. O propósito deste trabalho é
identificar quais as variáveis mais relevantes na aceitação de um sistema de informação de
apoio a gestão do conhecimento implantado em uma grande empresa brasileira, que atua na
exploração de petróleo e seus derivados. A partir da técnica de regressão linear múltipla, as
hipóteses iniciais foram testadas utilizando como base o modelo Unificado da Teoria de
Aceitação e de Uso de Tecnologia (UTAUT) de Venkatesh et.al. (2003), com a adoção do
construto Intenção de Uso Efetivo como alternativa para a Intenção de Uso. Os resultados
mostraram na amostra pesquisada que a variável Expectativa de Esforço influencia direta e
positivamente na Intenção de Uso Efetivo do sistema, sendo a variável Ansiedade um
antecedente da Expectativa de Esforço. Verificou-se também que a variável Voluntariedade
influencia direta e positivamente o Uso Real do SI dentro de um contexto em que o uso é
considerado obrigatório.
Palavras Chave: Aceitação de Sistemas de Informação, Teoria Unificada de Aceitação e
Utilização de Tecnologia, UTAUT, Gestão do Conhecimento.
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ABSTRACT
The number of studies is increasing on the adoption of Information Technology (IT) due to
the high investments in its acquisition. This fact directs efforts to heighten a greater
acceptance and effective utilization of the users of the Information Systems (IS). The purpose
of this study is to identify the most important variables in the acceptance of a Knowledge
Management System implanted in a large Brazilian company. From the Multiple Linear
Regression technique, the initial hypotheses were tested using the model based on the Unified
Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) from Venkatesh et.al. (2003), but it
was used the construct Intention to Use Effective as an alternative to the Intention to Use. The
results in this sample showed that the variable Effort Expectancy influences directly and
positively on Intention to Use Effective the system, with variable Anxiety as an antecedent to
the Effort Expectancy. It was also identified that Voluntariness has a direct and positive
influence regarding Use Behavior of the SI in a context considered mandatory.
Key Words: Acceptance of Information Systems, Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology, UTAUT, Knowledge Management.
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Modelo de Aceitação Tecnológica (TAM) .............................................................18
Figura 2 – Modelo UTAUT e seus determinantes....................................................................20
Figura 3 – Estrutura teórica resultante do conhecimento acumulado de pesquisas sobre
modelos de aceitação de tecnologia..................................................................................21
Figura 4 – Modelo proposto .....................................................................................................39
Figura 5 – Cadeia de valor da indústria de petróleo e gás........................................................42
Figura 6 – SI estudado na pesquisa ..........................................................................................43
Figura 7 – Número de acesso mensal no SINPEP do ano de 2001 a 2009 ..............................44
Figura 8 – Hipóteses comprovadas na pesquisa .......................................................................52
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LISTA DE QUADROS E TABELAS
Quadro 1 – Resumo de resultados encontrados sobre os construtos UTAUT .........................23
Quadro 2 – Resultados encontrados sobre os moderadores UTAUT ......................................24
Quadro 3 – Contextualização de alguns estudos realizados testando o modelo UTAUT ........25
Tabela 1 – Características dos respondentes ............................................................................42
Tabela 2 – Estatísticas descritivas e confiabilidade dos construtos validados ........................46
Tabela 3 – Teste de Normalidade e estatística de assimetria e curtose das variáveis ..............47
Tabela 4 – Análise de regressão das variáveis dependentes Intenção de uso, Condições
facilitadoras e voluntariedade e variável dependente Uso do SI ......................................48
Tabela 5 – Análise de regressão das variáveis dependentes Expectativa de Desempenho,
Expectativa de Esforço e Influencia social e variável dependente Intenção de uso.........49
Tabela 6 – Análise de regressão das variáveis independentes Auto-eficácia e Ansiedade e
variável dependente Expectativa de Desempenho............................................................50
Quadro 4 – Resultado final do teste de Hipóteses. ...................................................................51
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..............................................................................................................13 1.1 OBJETIVOS DA PESQUISA................................................................................................................. 16 1.2 RELEVÂNCIA DA PESQUISA ............................................................................................................ 16
2 REVISÃO DA LITERATURA .....................................................................................17 2.1 EVOLUÇÃO DOS MODELOS DE ACEITAÇÃO DE TECNOLOGIA............................................... 17 2.2 MODELO UTAUT E PESQUISAS SOBRE O SEU USO .................................................................... 21 2.3 SISTEMA DE INFORMAÇÃO DE APOIO A GESTÃO DO CONHECIMENTO .............................. 26 2.4 MODELO PROPOSTO ......................................................................................................................... 28 2.4.1 Antecedentes de Uso do SI ..................................................................................................................... 28 2.4.1.1 Condições Facilitadoras – CF ................................................................................................................. 28 2.4.1.2 Voluntariedade – VOL............................................................................................................................ 30 2.4.1.3 Intenção de Uso Efetivo - IUE ................................................................................................................ 30 2.4.2 Antecedentes da Intenção de Uso Efetivo............................................................................................... 32 2.4.2.1 Expectativa de Desempenho - ED........................................................................................................... 32 2.4.2.2 Expectativa de Esforço - EE.................................................................................................................... 34 2.4.2.3 Influência Social - IS............................................................................................................................... 36 2.4.4 Antecedentes da Expectativa de Esforço................................................................................................. 37
3 METODOLOGIA DA PESQUISA...............................................................................40 3.1 COLETA DE DADOS E CARACTERÍSTICA DA AMOSTRA .......................................................... 40 3.2 SISTEMA DE INFORMAÇÃO DA PESQUISA................................................................................... 42
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS ...................................................................................45 4.1 PREPARAÇÃO DOS DADOS............................................................................................................... 45 4.2 ANÁLISE DAS HIPÓTESES H1, H2, H3 E MODERAÇÕES ............................................................. 47 4.3 ANÁLISE DAS HIPÓTESES H4, H5, H6 E MODERAÇÕES ............................................................. 48 4.4 ANÁLISE DAS HIPÓTESES H7 e H8 .................................................................................................. 50 4.5 CONCLUSÕES ...................................................................................................................................... 51
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS.........................................................................................53
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .....................................................................................56
APÊNDICE A - ITENS PROPOSTOS PARA AVALIAÇÃO DO SI.......................................................62
APÊNDICE B – ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS..............................................................................64
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1 INTRODUÇÃO
É notório o crescimento de estudos sobre Sistemas de Informação (SI) indicando o tema como
um grande direcionador para o futuro. Dentro do contexto de adoção de Tecnologia da
Informação (TI), o foco encontra-se em intervenções que possam potencializar a condução de
uma maior aceitação e efetiva utilização de nível individual da TI (VENKATESH e BALA,
2008; BENBASAT e BARKI, 2007; GOODHUE, 2007; VENKATESH, DAVIS, e MORRIS,
2007).
Sistema de Informação seria o conjunto de aspectos técnicos de tecnologia, como software e
hardware, e aspectos humanos, administrativos e organizacionais, como fluxo de trabalho,
pessoas e informações envolvidas (LAURINDO et. al., 2006). A maioria dos autores utiliza
também o termo Tecnologia da Informação (TI) com mesma abrangência de conceito
(HENDERSON e VENKATRMAN, 1993).
A TI vem deixando de ter uma visão tradicional de suporte administrativo para assumir um
papel estratégico dentro da organização. Em grande parte dos estudos encontra-se o
alinhamento do discurso de que a TI pode melhorar o posicionamento estratégico das
organizações quando adequadamente combinada com outros recursos, como, habilidades dos
colaboradores, processos alinhados e uma estrutura organizacional adequada
(SCHNIEDERJANS, HAMAKER e SCHNIEDERJANS, 2004). Pressupõe-se que a TI pode
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contribuir para a melhoria de processos, e conseqüentemente para o aperfeiçoamento do
desempenho da organização, quando aplicada nos processos que agregam valor ao produto,
possibilitando o aumento da percepção por parte dos clientes quanto aos produtos adquiridos.
Venkatesh et.al. (2007) analisando pesquisas anteriores sobre a adoção de TI em organizações
sugere três caminhos direcionadores: 1) mudança em processos de negócio e padrões de
processos; 2) tecnologias para cadeias de suprimentos; e 3) serviços. Em cada um desses
direcionadores observa-se uma necessidade gerencial de desenvolver e programar
intervenções para maximizar a adoção e uso de TI por seus funcionários.
No final da década de 80, começaram a surgir estudos focados em prever e explicar
comportamentos de uso de SI nas organizações. O interesse deve-se à crença de que o uso
efetivo de SI resulta no aumento de desempenho dos funcionários usuários. Passou- se a
observar então a existência de uma resistência por parte dos usuários em aceitar um novo
sistema, o que tornou o tema intensamente pesquisado (DAVIS, 1989).
A maioria dos estudos iniciais sobre a aceitação de Sistemas de Informações concentrou-se na
validação de alguns construtos base. Recentemente, tem-se buscado analisar os fatores que
influenciam estes construtos base, denominados de fatores externos, os quais antecedem os
construtos base, para melhor entender sua influência na utilização de Sistemas.
Estudos que utilizaram modelos de aceitação tecnológica têm encontrado diferentes resultados
quanto à relação entre os construtos avaliados. Os resultados encontrados evidenciam a
importância de se avaliar a implantação dos SIs considerando o contexto organizacional em
que se encontram, para implementação dos ajustes identificados para melhorar sua eficácia.
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Analisar a resistência de usuários tem se tornado significante na implementação de SI devido
às diversas mudanças sociais, além das mudanças técnicas, resultantes do sistema (GIBSON,
2003). Como resposta às mudanças, os usuários tendem a resistir aos novos SIs e provocar
atrasos na duração do projeto, resultando em orçamentos acima do esperado e na
subutilização do novo sistema (BEAUDRY e PINSONNEAULT 2005; KIM e PAN, 2006;
KIM, 2009). Por isso, analisar a presença de certos grupos de fatores definidos como críticos
tem relevância dentro de um projeto de implantação de um SI, visto que uma boa gestão
destes fatores aumenta a chance de sucesso.
No Brasil, Mendonça et. al. (2009) avaliaram a relação entre a adoção de TI e produtividade
da indústria brasileira e concluíram que a adoção de TI relacionada a SI de apoio a gestão tem
um efeito positivo na produtividade da mão-de-obra. Investimentos feitos pelas empresas em
TI são significativos, mas para promover produtividade, a TI precisa ser aceita e utilizada.
Embora a área de pesquisa explicando a aceitação de novas tecnologias seja madura no
contexto de pesquisa em SI, há uma multiplicidade de modelos entre os quais os
pesquisadores devem escolher, sendo que os modelos existentes até então, geralmente
explicavam, em média, 40% do comportamento de adoção (FETZNER, 2007).
Neste contexto, identifica-se uma oportunidade de avaliar os modelos de aceitação de
tecnologia, seus resultados e restrições, na identificação dos fatores que influenciam a
aceitação de sistemas de informação voltados para apoio à gestão do conhecimento
organizacional.
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1.1 OBJETIVOS DA PESQUISA
O objetivo deste trabalho é identificar as variáveis relevantes para a aceitação de um sistema
de informação de apoio à gestão do conhecimento. Para isso, foi conduzida uma pesquisa
quantitativa tendo por objeto de estudo um SI implantado em uma grande empresa brasileira
que atua na exploração de petróleo e seus derivados. O modelo utilizado no trabalho é uma
extensão do modelo Unificado da Teoria de Aceitação e de Uso de Tecnologia (UTAUT) de
Venkatesh et.al. (2003).
Vale ressaltar que a maioria dos estudos sobre o modelo UTAUT tem como objetivo entender
quais são as variáveis que influenciam o uso real ou a intenção de uso de um determinado SI.
Nesta pesquisa, procura-se também entender os efeitos dos antecedentes propostos na
intenção de uso efetivo do sistema de apoio à gestão do conhecimento, ou seja, a utilização
plena do sistema e sua integração à rotina de trabalho do usuário.
1.2 RELEVÂNCIA DA PESQUISA
Poucos estudos científicos foram realizados utilizando o modelo UTAUT para a avaliação da
aceitação de sistemas voltados à gestão do conhecimento. Dessa forma, o presente trabalho
pretende contribuir para o avanço do entendimento sobre este tema, principalmente no
contexto de negócios brasileiro.
Por outro, os resultados aqui descritos podem ser úteis para as empresas que pretenderem
realizar investimentos em sistemas de apoio à gestão do conhecimento. A identificação das
variáveis relevantes para a intenção de uso efetivo e uso real permitiria aos gestores dessas
organizações que empreendessem ações de forma preventiva, como treinamento e marketing,
para tentar aumentar a aceitação dos novos SIs.
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2 REVISÃO DA LITERATURA
Neste capítulo é descrita a evolução dos modelos de aceitação de tecnologia, bem como as
pesquisas encontradas na literatura relacionadas ao modelo UTAUT.
2.1 EVOLUÇÃO DOS MODELOS DE ACEITAÇÃO DE TECNOLOGIA
O modelo inicial de aceitação de tecnologia, o TAM - Technology Acceptance Model de
Davis (1986), tem origem na Teoria da Ação Racional (TRA – Theory of Reasoned Action)
apresentada na área de psicologia social por Fishbein e Ajzen (1975; 1980). A TRA consiste
em um modelo geral concebido para explicar um comportamento humano, o qual é precedido
pela intenção de se ter tal comportamento (BI – Behavioral Intention). A intenção de
comportamento sofre influência de normas subjetivas, como crenças e motivações, e atitudes
do ser humano quanto ao comportamento.
Davis (1989) elaborou a TAM para explicar a aceitação de um sistema de informação por seus
usuários. Para tal, apresenta duas percepções particulares sobre o sistema, a utilidade
percebida e facilidade de uso percebida, como fundamentais para aceitação e comportamentos
que conduzem à utilização. A Utilidade Percebida (U – Usefulness) consiste na crença do
indivíduo de que ao utilizar o sistema tecnológico, ocorrerá uma melhoria no desempenho do
seu trabalho. Já a Facilidade de Uso Percebida (EOU – Perceived ease of use) consiste no
nível de esforço envolvido no uso de um sistema de informação, conforme percebido pelo
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potencial usuário. Segundo Davis (1989), a Intenção Comportamental (BI- Behavioral
Intention) pode ser vista como co-determinada pela Atitude (A) da pessoa em relação à
utilização do sistema e pela Utilidade Percebida (U). A Figura 1 apresenta a representação do
modelo.
O modelo TAM possibilita a avaliação do impacto de variáveis externas nas crenças e atitudes
pessoais dos usuários que resultam na intenção de uso do sistema, considerando U e EOU
como mediadores deste resultado (VENKATESH e DAVIS, 2000).
Algumas das limitações do modelo TAM são retomadas pelo modelo Unificado da Teoria de
Aceitação e de Uso de Tecnologia (UTAUT). O UTAUT - Unified Theory of Acceptance and
Use of Technology de Venkatesh et. al.(2003) consiste em um modelo que pode ser utilizado
para avaliação da probabilidade de sucesso de uma nova tecnologia a ser implantada por meio
da análise da aceitação do potencial usuário do SI. O modelo foi proposto com o intuito de
prover uma ferramenta para gestores com necessidade de avaliar a probabilidade de sucesso
da introdução de novas tecnologias e ajudá-los a entender quais são os direcionadores de sua
aceitação.
Figura 1 - Modelo de Aceitação Tecnológica (TAM).
Fonte: Davis, Bagozzi e Warshaw, 1989.
Atitude (A)
Utilidade Percebida (U)
Variáveis externas
Intenção Comportamental de utilização (BI)
Utilização real do sistema
Facilidade de Uso percebida
(EOU)
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O propósito essencial de modelos de aceitação de TI é prover uma base para mapear o
impacto de fatores externos sobre aqueles internos ao indivíduo, como as crenças, atitudes e
intenções de comportamento. O modelo UTAUT foi formulado com o objetivo de medir estes
impactos, por meio da avaliação de algumas variáveis fundamentais, sugeridas por pesquisas
anteriores que abordam a aceitação de computadores nas dimensões cognitiva e afetiva
(PIRES e FILHO, 2008).
O UTAUT foi validado como um modelo unificado integrando constructos e moderadores
identificados em oito modelos diferentes que possibilitam a avaliação da aceitação de
tecnologias por seus usuários: a Teoria da Ação Racional (TRA); o Modelo de Aceitação da
Tecnologia (TAM); o Modelo Motivacional (MM); a Teoria do Comportamento Planejado
(TPB); o Modelo Combinado TAM-TPB; o Modelo de Utilização do PC (MPCU); a Teoria
da Difusão da Inovação; e a Teoria Social Cognitiva. O modelo é composto de quatros
constructos, dos quais três são descritos como determinantes diretos da Intenção de
Utilização, a saber: Expectativa de Desempenho, Expectativa de Esforço e Influencia Social.
Juntamente com o quarto construto, denominado de Condições Facilitadoras, eles
influenciam direta ou indiretamente o comportamento de uso do SI. O modelo testado
também considera quatro variáveis como moderadoras, atuando nos efeitos das demais
variáveis na Intenção de Utilização. São eles: Gênero, Idade, Experiência e Voluntariedade.
A Figura 2 apresenta a representação do modelo UTAUT.
O modelo UTAUT foi testado por Venkatesh et. al. (2003) com dados coletados em quatro
organizações por um período de seis meses, com três pontos de medidas. Ele foi testado
novamente em duas novas organizações, com resultados similares ao primeiro estudo, sempre
validando as hipóteses iniciais dos autores.
20
Recentemente, Venkatesh e Bala (2008) propuseram uma nova estrutura teórica resultante do
conhecimento acumulado em pesquisas anteriores sobre modelos de aceitação de tecnologia.
A Figura 3 apresenta o resultado obtido, destacando quatro tipos diferentes de determinantes
da Utilidade Percebida e da Facilidade de Uso Percebida, que seriam as Diferenças
Individuais, as Características do Sistema, a Influência Social e Condições Facilitadoras.
Diferenças Individuais abrange a personalidade e/ou características demográficas, como
traços pessoais, gênero e idade, que podem influenciar a Utilidade Percebida e Facilidade de
Uso Percebida. Características do Sistema são as características do sistema que auxiliam o
individuo a desenvolver uma percepção, favorável ou não, relativa à Utilidade Percebida e à
Facilidade de Uso Percebida do sistema. Influência Social abrange vários processos sociais e
mecanismos que orientam o indivíduo a formular percepções de diversos aspectos de um SI.
Condições Facilitadoras representam o suporte organizacional que facilita o uso de um SI
(VENKATESH e BALA, 2008).
Figura 2 - Modelo UTAUT e seus determinantes.
Fonte: Venkatesh et. al., 2003.
Expectativa de Desempenho
Expectativa de Esforço
Influência Social
Condições Facilitadoras
Intenção de Uso
Uso do SI
Voluntariedade Gênero Idade Experiência
21
Figura 3 - Estrutura teórica resultante do conhecimento acumulado de pesquisas sobre modelos de aceitação de tecnologia.
Fonte: Venkatesh e Bala, 2008.
2.2 MODELO UTAUT E PESQUISAS SOBRE O SEU USO
Bernardi (2008) destaca que muitos trabalhos que avaliam a aceitação de SI destacam a
dificuldade de se medir o uso real de um sistema, optando por avaliar a intenção de uso.
Contudo, o construto Intenção de Uso somente expressa uma intenção, não avaliando a forma
como o SI será efetivamente utilizado.
Alguns pesquisadores argumentam também que os modelos que avaliam a intenção de
comportamento apresentam limitações por não considerarem claramente um conjunto de
características importantes dos indivíduos (AGARWAL; PRASAD, 1998; DABHOLKAR;
BAGOZZI, 2002). Segundo YI et. al., (2003) as pessoas podem aceitar e utilizar uma nova
tecnologia ou porque ela é de fácil utilização, ou porque seu uso traz algum tipo de benefício.
Entretanto tal argumento não poderia ser igualmente afirmado para todos os indivíduos, os
quais possuem diferentes características pessoais. Por isso, Bernadi (2008) destaca que a
Utilidade Percebida
Facilidade de Uso percebida
Influência social (IS)
Utilização do SI
Diferenças individuais
Intenção para utilização
Características do Sistema
Condições Facilitadoras
22
análise de intenção de comportamento proposta pelo UTAUT representa uma contribuição
significativa por permitir o estudo de características individuais e de atitudes pessoais de
forma clara e explícita.
Outro destaque do modelo UTAUT é o fato de que apresenta uma capacidade preditiva
superior aos oito modelos individuais anteriores que serviram de base para seu estudo e
desenvolvimento. Assim, pode ser visto como um avanço da pesquisa sobre a aceitação
individual da TI, na medida em que unifica perspectivas teóricas conhecidas na literatura e
incorpora moderadores para controlar as influências do contexto organizacional, a experiência
do usuário, além de características demográficas (KAUFMANN, 2005; BRAUER, 2008;
BOBSIN et. al., 2009). O UTAUT explica, em média, 70% da variância na intenção de uso da
TI (BANDYOPADHYAY e FRACCASTORO, 2007), sendo considerado o modelo com
maior capacidade de explicação e/ou previsão de aceitação de uso individual da tecnologia
(DAVIS, BAGGOZZI, e WARSHAW, 1989; HU et. al., 1999; VENKATESH et. al., 2003;
ESTIVALETE, 2009) e um dos mais completos modelos sobre aceitação da TI (LI e
KISHORE, 2006; ESTIVALETE, 2009).
Dentre as pesquisas realizadas utilizando o UTAUT, destaca-se a pesquisa de Bobsin et. al.
(2009) que em analisa os estudos sobre o modelo no período de 2003 a março de 2008. Foi
observado que a maioria dos 10 estudos analisados refere-se apenas a ambientes virtuais
(KIM et. al., 2005; Carter e BÉLANGER, 2005; LEE et. al., 2006; MASREK et. al., 2007;
SCHAPER e PERVA, 2007; GUO e BARNES, 2007; RAAIJ e SCHEPERS, 2008). Tal fato
pode indicar um potencial campo de estudo considerando outros contextos, como SI em
contextos organizacionais.
23
Observa-se ainda que a maioria dos estudos sobre o UTAU referencia o modelo, mas não o
testam na íntegra. Além disso, algumas divergências são identificadas quanto ao grau de
influência dos construtos do modelo na aceitação do usuário de TI. O Quadro 1 apresenta a
comparação de alguns resultados encontrados em estudos sobre os construtos do modelo
UTAUT. No Quadro 2 apresenta-se um resumo dos resultados encontrados sobre os
moderadores definidos no UTAUT. O Quadro 3 lista os diferentes contextos em que estes
estudos foram realizados.
Relação Resultado Referência
ED→IU
Significante
Venkatesh et al. (2003); Anderson, Schwager e Kerns (2006); Pires, Yamamoto e Filho (2006); Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007); I-Chiu et al. (2007); Fernandes (2007); Im, Kim e Wang (2008) Park, Yang e Lehto (2007); Brauer (2008); Estivalete et. al. (2009); Moreno e Silva (2009); Wang, Wu e Wang (2009);
Significante
Pires, Yamamoto e Filho (2006); Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007); I-Chiu et al. (2007); Park, Yang e Lehto (2007); Im, Kim e Wang (2008) Gupta, Dasgupta e Gupta (2008); Bernardi Jr, (2008); Estivalete et. al. (2009); Wang, Wu e Wang (2009);
EE→IU
Não significante Anderson, Schwager e Kerns (2006); Fernandes (2007);
Significante
Pires, Yamamoto e Filho (2006); I-Chiu et al. (2007); Park, Yang e Lehto (2007); Moreno e Silva (2009);
IS→IU
Não significante Fernandes (2007);
Significante
Venkatesh et. al., 2003; Pires, Yamamoto e Filho (2006); Park, Yang e Lehto (2007); Bernardi Jr, (2008);
CF→IU Não significante Anderson, Schwager e Kerns (2006);
AE→IU Significante Brauer (2008); ANS→IU Significante Pires, Yamamoto e Filho (2006);
IU: Intenção de Uso; ED: Expectativa de Desempenho; EE: Expectativa de Esforço; IS: Influencia Social; CF: Condições Facilitadoras; AE: Auto-Eficácia; ANS: Ansiedade.
Quadro 1 - Resumo de resultados encontrados sobre os construtos UTAUT.
24
Moderador Relação moderada Resultado Referencia
ED→IU Não significante Moreno e Silva (2009);
EE→IU Não significante Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007);
Wang, Wu e Wang (2009); Moreno e Silva (2009);
Não significante Fernandes (2007); Moreno e Silva (2009); Estivalete et al. (2009);
IS→IU
Mais intenso nos homens
Wang, Wu e Wang (2009); Moreno e Silva (2009);
Gênero
Significante Park, Yang e Lehto (2007); Im, Kim e Wang (2008);
ED→IU Mais intenso nos jovens
Fernandes (2007);
EE→IU Mais intenso nos mais velhos
Fernandes (2007); Wang, Wu e Wang (2009);
EE→IU Não significante Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007); IS→IU Mais intenso
nos mais velhos Fernandes (2007); Moreno e Silva (2009); Wang, Wu e Wang (2009);
Significante
Anderson, Schwager e Kerns (2006); Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007)
.
Idade
Não significante Estivalete et al. (2009); Significante
Anderson, Schwager e Kerns (2006); Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007);
Experiência
EE→IU Não significante
Fernandes (2007); Park, Yang e Lehto (2007); Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007); Im, Kim e Wang (2008); Estivalete et. al. (2009); Moreno e Silva (2009);
Voluntariedade IS→IU Significante Anderson, Schwager e Kerns (2006); Quadro 2 - Resultados encontrados sobre os moderadores UTAUT.
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Referência Tipo de SI estudado Amostra Anderson, Schwager e Kerns (2006)
Uso de TabletPC (computador portátil) na educação
37 professores universitários, maioria homens, com ensino superior.
Pires, Yamamoto e Filho (2006)
Usuários do serviço de voz sobre IP denominado Skype
144 usuários do sistema Skype.
Fernandes (2007) Uso de sistema ERP. 139 funcionários de uma empresa de navegação, comércio exterior e logística do Rio de Janeiro.
Al-Gahtani, Hubona e Wang (2007)
Uso de computadores, modelos desktop
1190 respondentes: 468 com uso mandatório e 7212 com uso voluntário. Cultura não ocidental, Arábia Súdita; diferenças culturais.
I-Chiu et. al. (2007) Uso de um SI de suporte a decisão clínica médica.
115 médicos de três hospitais de Taiwan.
Park, Yang e Lehto (2007)
Adoção de tecnologias móveis
221 Chineses que utilizavam tecnologias de comunicação móvel.
Im, Kim e Wang (2008)
Usuários das tecnologias MSN Messenger, webboard ou uma ferramenta de comunicação móvel.
161 alunos de graduação e pós graduação de uma universidade americana.
Bernardi Jr. (2008) Indivíduo, com ou sem experiência com tecnologias (com equipamentos e serviços tecnológicos)
382 entrevistas válidas. Amostra intencional não probabilística na cidade de Sorocaba-SP; grupos heterogêneos quanto a condições socioeconômicas e escolaridade.
Brauer (2008) Resistência à educação à distância na educação corporativa
258 empregados de empresas brasileiras que já realizaram um ou mais de um curso corporativo à distância. Amostragem não-probabilística.
Moreno e Silva (2009)
Sistema ERP SAP/R3 385 usuários de quatro empresas de segmentos distintos dos estados do Rio Grande do Sul e Rio de Janeiro.
Estivalete et al. (2009)
Sistemas de informação 170 colaboradores de uma empresa dovarejo calçadista do estado do Rio Grande do Sul.
Wang, Wu e Wang (2009)
Aceitação do aprendizado móvel
330 indivíduos que possuíram diferentes níveis de interação com o computador ou com a internet.
Quadro 3 - Contextualização de alguns estudos realizados testando o modelo UTAUT.
26
2.3 SISTEMA DE INFORMAÇÃO DE APOIO A GESTÃO DO CONHECIMENTO
O conhecimento é considerado como um ativo em uma organização quando a soma de
patentes, processos, habilidades dos funcionários, tecnologias, informações sobre clientes e
fornecedores e a experiência da organização podem ser utilizados para criar uma vantagem
competitiva, ou seja, um diferencial em relação a outras empresas (STEWART, 1998).
Para compartilhar e transmitir conhecimento faz-se necessário o uso de estruturas, como
sistemas de informação, inteligência competitiva e de mercado, conhecimento dos canais de
mercado e foco gerencial. Tais componentes permitem transformar o conhecimento individual
acumulado em uma propriedade de grupo, ao se padronizar este conhecimento e permitir seu
uso repetido para a criação de valor para a organização (STEWART, 1998; ALAVI et. al.,
2001)
Dentro do conceito de conhecimento, destacam-se os conceitos de conhecimento tácito e o de
conhecimento explicito. Segundo Nonaka e Takeushi (1995), conhecimento tácito é o
conhecimento que o indivíduo possui, mas do qual não se apercebe, de natureza subjetiva e
intuitiva, altamente pessoal e difícil de formalizar, dificultando a sua transmissão, registro e
compartilhamento com outros. Já o conhecimento explícito seria o conhecimento que o
indivíduo possui e de que tem consciência, e que por isso é capaz de explicitar em palavras e
números, sendo facilmente comunicado e compartilhado.
Considerando que o conhecimento tem sido destacado como um importante recurso
organizacional, o número de estudos sobre Sistemas de Gestão do Conhecimento (KMS –
Knowledge Management Systems) tem crescido rapidamente, com o intuito de desenvolver
27
sistemas de informações como instrumentos que permitem à organização explorar soluções
voltadas para a gestão do conhecimento (HALAWI et. al. 2007). Os SI podem contribuir
significativamente para a formação da memória organizacional, já que facilitam o registro e
manutenção do conhecimento explícito e potencializam a transferência de conhecimento
tácito, por meio do uso de regras e modelos, colaborando para a agregação e processamento
combinado do conhecimento explicitado pela organização e para sua socialização.
Procurando identificar os fatores mais adequados para avaliar o sucesso de Sistemas de
Gestão do Conhecimento, HALAWI et. al. (2007) analisaram dados coletados de 18
empresas. Os resultados encontrados indicaram que a qualidade do conhecimento, a
qualidade do sistema informatizado e a satisfação do usuário são fatores que possuem um
efeito positivo na intenção de uso de Sistemas de Gestão do Conhecimento.
Destaca-se também o estudo realizado por Khalifa et. al. (2008), que teve como intuito
identificar a relação entre SI de Gestão do Conhecimento e desempenho organizacional. A
análise das respostas de 100 empresas que trabalham com Sistemas de Gestão do
Conhecimento sugere que os Sistemas de Gestão do Conhecimento influenciam direta e
indiretamente o desempenho organizacional, tendo como mediadores a agilidade e a inovação
organizacional.
28
2.4 MODELO PROPOSTO
A presente pesquisa adota o modelo de Venkatesh et. al. (2003) como referência para a
elaboração do modelo a ser testado, há uma diferença na abordagem do modelo UTAUT.
Venkatesh et. al. (2003) apresentam como objetivo de sua pesquisa entender o uso do SI
como variável dependente, considerando a Intenção de Uso uma variável que antecede o
comportamento de uso real. Neste trabalho, porém, a variável dependente dotada é a Intenção
de Uso Efetivo do SI, que não considera o mero uso do sistema, mas sim a sua utilização de
forma plena, contemplando todas as funcionalidades oferecidas.
Segue abaixo uma breve descrição de cada construto do modelo UTAUT a ser testado neste
trabalho e as hipóteses que objetiva-se avaliar.
2.4.1 Antecedentes do Uso do SI
2.4.1.1 Condições Facilitadoras – CF
O construto Condições Facilitadoras (CF) é definido como o grau em que um indivíduo
acredita que há uma infraestrutura organizacional e técnica adequada para apoiar o uso do
sistema. O conceito deste construto abrange aspectos da tecnologia e/ou ambiente
organizacional que se destinam a remover obstáculos à utilização do SI (VENKATESH et.al.,
2003).
Tem-se observado em algumas pesquisas que, quando os construtos Expectativa de
Desempenho e Expectativa de Esforço estão ambos presentes num modelo, o efeito do
construto Condições Facilitadoras na Intenção de Uso torna-se não significante. Venkatesh
29
et.al. (2003) explicam tal observação, considerando o fato de que itens relacionados à
infraestrutura de apoio, um conceito pertinente a Condições Facilitadoras, são identificados
em grande parte nas escalas de medição do construto Expectativa de Esforço.
Outros resultados empíricos indicam que o construto Condições Facilitadoras influencia
diretamente o Uso real do SI (VENKATESH et.al., 2003). Consistente com outras pesquisas
de aceitação de tecnologia que modelam Condições Facilitadoras como um antecedente de
Uso real, ou seja, não mediado pela Intenção de Uso, propõe-se:
H1: Condições facilitadoras (CF) influencia direta e positivamente Uso real (USO) do SI.
Psicólogos organizacionais notaram que os trabalhadores mais velhos valorizam mais receber
ajuda e assistência no local de trabalho (HALL e MANSFIELD, 1995). Tal fato é pertinente
no contexto de TI, dada a utilização crescente da tecnologia, e as limitações cognitivas e
físicas associadas à idade. Estes argumentos estão alinhados com a evidência empírica de
Morris e Venkatesh (2000) e Venkatesh et. al. (2003). Assim, o efeito de Condições
Facilitadoras no comportamento de uso deve ser moderado por Idade, conforme proposto na
seguinte hipótese:
H1a: O efeito de Condições Facilitadoras (CF) no Uso real (USO) é moderado pela Idade
(ID), sendo mais intenso nos funcionários mais velhos.
Considerando também que os usuários mais experientes do sistema tem mais condições de
encontrar meios de ajuda e suporte disponibilizados pela organização para o uso do SI,
espera-se, que o efeito positivo de Condições Facilitadoras no Uso real se intensifique com a
Experiência. Logo:
30
H1b: A influência de Condições Facilitadoras (CF) no Uso real (USO) é moderada pela
Experiência (EXP) de uso do sistema; quanto maior a experiência do usuário, mais intenso
será o efeito.
2.4.1.2 Voluntariedade – VOL
A maioria dos estudos sobre a aceitação da tecnologia é conduzida em ambientes onde o uso
voluntário do SI. Deve-se, então, ter cautela ao generalizar os resultados em ambientes em
que o uso é mandatório. Com a proliferação de sistemas corporativos (ex: CRM, ERP, SCM,
BI), tais contextos tendem a se tornar de maior interesse para os gerentes de uma empresa
(VENKATESH et. al., 2003).
Karahamanna et. al. (1999) testaram em seu estudo a Voluntariedade (VOL), não como um
moderador, e sim como um antecedente direto da Intenção de Uso de tecnologia. Na medida
em que Intenção de Uso influencia o Uso do SI, pode-se esperar que Voluntariedade tenha
um efeito total positivo no Uso. Ou seja, o Uso será mais freqüente quando o indivíduo
percebe que o uso do sistema é obrigatório, e não voluntário (MOORE e BENBASAT, 1996;
AGARWAL e PRASAD, 1997, 1998; KARAHANNA et. al. 1999).
Segue, portanto, a hipótese:
H2: Voluntariedade (VOL) influencia negativamente o Uso real (USO) do SI.
2.4.1.3 Intenção de Uso Efetivo - IUE
Diversas modelos a sobre aceitação de SI (ex., TAM, TAM2 e TAM3) envolvem o construto
Intenção de Uso, o qual é influenciado diretamente pelos construtos Expectativa de
31
Desempenho e Expectativa de Esforço (VENKATESH et. al., 2003). Intenção de Uso retrata
o grau de predisposição de uma pessoa para desempenhar um determinado comportamento,
como a utilização de um SI.
Nesta pesquisa, propõe-se a substituição do construto Intenção de Uso por outro, de escopo
mais amplo, denominado Intenção de Uso Efetivo (IUE). De acordo com Moreno e Oliveira
(2007), Intenção de Uso Efetivo (IUE) refere-se à intenção do indivíduo de utilizar
plenamente uma nova tecnologia. O conceito de uso pleno, além da simples adoção, envolve a
exploração das funcionalidades e formas de aplicação da tecnologia à rotina do usuário. No
contexto dos sistemas de gestão do conhecimento, apenas o uso efetivo parece poder gerar os
benefícios esperados da tecnologia para a organização. Isso porque a concretização dessas
vantagens exige a integração dos novos conhecimentos à forma de trabalho dos usuários.
Dada a definição do construto, vale ressaltar que não se espera que Intenção de Uso Efetivo
(IUE) tenha influência sobre o simples Uso (USO) do SI, devido a seu conceito mais amplo
de utilização. Entende-se que o Uso Efetivo retrata crenças individuais que conduzem o
indivíduo a descobrir novas formas de uso do SI, procurando ter o máximo proveito do
sistema, a fim de aumentar a qualidade do trabalho executado. Já o simples uso do SI retrata
somente se o sistema está sendo utilizado ou não, independente do grau de adequação do seu
uso à apropriação da tecnologia pelo usuário. Logo, propõe-se:
H3: Intenção de Uso Efetivo (IUE) não influenciará sobre o Uso real (USO) do SI.
32
2.4.2 Antecedentes da Intenção de Uso Efetivo
2.4.2.1 Expectativa de Desempenho – ED
O construto Expectativa de Desempenho (ED), também denominado em diversas pesquisas
como Utilidade Percebida, é definido como o grau em que uma pessoa acredita que, ao
utilizar o SI, haverá um aumento no seu desempenho de trabalho (Davis, 1989).
Segundo Venkatesh et. al. (2003) o construto Expectativa de Desempenho é o que tem maior
influência direta sobre a Intenção de Uso (IU), seja em contextos mandatórios ou naqueles em
que a utilização do sistema informatizado é voluntária. Tal observação é consistente com
outros resultados empíricos relatados na literatura (AGARWAL e PRASAD, 1998;
COMPEAU e HIGGINS, 1995b; DAVIS et. al.1992; TAYLOR e TODD, 1995a;
THOMPSON et. al.1991; VENKATESH e DAVIS, 2000).
No contexto organizacional, as pessoas tendem a desenvolver a intenção de exercer um
determinado comportamento ao perceberem que obterão como resultado uma melhoria em seu
desempenho. Isto porque acreditam que, quando ocorre o aumento do desempenho,
provavelmente receberão recompensas. Logo, as pessoas utilizariam um SI, se entendessem
que aumentariam seu desempenho (DAVIS et. al., 1989; VENKATESH et. al., 2003).
Ciganek et. al. (2008) consideram que organizações que possuem uma cultura de inovação,
que encorajam técnicas inovadoras, terão mais sucesso na adoção de SI para gestão do
conhecimento, pois os funcionários provavelmente entenderiam que o SI contribuiria para a
promoção da inovação na sua atividade e, conseqüentemente, para a melhoria do seu
desempenho, Assim, propõe-se a seguinte hipótese:
33
H4: A Expectativa de Desempenho (ED) influencia positivamente a Intenção de Uso Efetivo
(IUE) do SI.
Alguns autores sugerem que a relação entre a Expectativa de Desempenho (ED) e a Intenção
de Uso (IU) é moderada por Gênero (GNR). Pesquisas sobre as diferenças de Gênero indicam
que os homens tendem a ser altamente orientados para a tarefa. Como o desempenho se
concentra na realização de tarefas (MINTON E SCHNEIDER, 1980), deduz-se que o efeito
de ED em IU deve ser mais intenso para homens.
Contudo, quando se pensa no uso efetivo do SI, o foco na realização de tarefas pode ter um
efeito oposto. Isto porque o uso efetivo exige a exploração de novas alternativas, o que pode
ser contraproducente quando se tem por objetivo a eficiência mais imediata.
Semelhantemente ao Gênero (GNR), a Idade (ID) também é teorizada como um moderador.
Pesquisas realizadas sobre atitudes no trabalho (HALL E MANSFIELD, 1975; PORTER,
1963) indicam que jovens trabalhadores valorizam mais o ganho de recompensas, sugerindo
que o efeito de ED em IUE será mais intenso para eles. No caso do uso efetivo do SI, é
possível que as ineficiências mais imediatas associadas a esse tipo de comportamento sejam,
na percepção dos usuários, compensadas por maiores recompensas no futuro, decorrentes de
um desempenho qualitativamente melhor.
Em contextos de adoção de novas tecnologias, estudos anteriores verificaram a existência de
diferenças relacionadas a gênero e a idade (VENKATESH et. al., 2003; MORRIS E
VENKATESH, 2000). Alguns autores que testaram o modelo UTAUT identificaram que
Gênero (GNR) (IM, KIM e WANG, 2008; MORENO e SILVA, 2009) e Idade (ID)
(FERNANDES, 2007) moderam a influência de Expectativa de Desempenho (ED) na
34
Intenção de Uso do SI. Outros estudos apresentaram como limitação a não avaliação destes
moderadores devido ao número reduzido de mulheres respondentes e pouca variação na Idade
(ID) (ANDERSON, SCHWAGER e KERNS, 2006), sugerindo a continuação de testes destes
moderadores.
Em estudos relacionados a SI de gestão do conhecimento, não se observa uma análise do
moderador Gênero. Verifica-se que tal fato pode ocorrer devido à predominância de outro
fator que sobrepõe tal moderação, que seria a questão do contexto do SI, e, dentro das
organizações, a questão da força da cultura organizacional (NEVO e CHAN, 2007;
CIGANEK et. al., 2008).
Com base nos argumentos anteriores, propõem-se as seguintes hipóteses:
H4a: A influência da Expectativa de Desempenho (ED) sobre a Intenção de Uso Efetivo
(IUE) não é moderada pelo Gênero (GNR).
H4b: A influência da Expectativa de Desempenho (ED) sobre a Intenção de Uso Efetivo
(IUE) é moderada pela Idade (ID), sendo mais intensa em funcionários mais jovens.
2.4.2.2 Expectativa de Esforço - EE
O construto Expectativa de Esforço (EE) é definido como o grau de facilidade de uso do SI
percebido pelo usuário (Davis, 1989). A dificuldade de uso de um SI seria o empecilho inicial
para sua aceitação, adoção e uso efetivo (Venkatesh, 2000).
O modelo original TAM estabelece dois efeitos para o construto Expectativa de Esforço: um
de influência direta na Intenção de Uso e o outro de influência direta sobre a Expectativa de
35
Desempenho. Contudo, resultados de pesquisas empíricas já realizadas não suportam a
influência sobre a Expectativa de Desempenho (SIMAS, 2006; DAVIS, 1989).
Dessa forma, seguindo o mesmo argumento, espera-se que o construto Expectativa de Esforço
tenha influência direta sobre a Intenção de Uso Efetivo de SI para a gestão do conhecimento.
Tal fato deve-se também à crença de que o uso de sistemas de Gestão do conhecimento é
estimulado pela percepção de a tecnologia ser de fácil utilização (CIGANEK et. al., 2008).
Por conseguinte, propõem-se as seguintes hipóteses:
H5: A Expectativa de Esforço (EE) influencia positivamente a Intenção de Uso Efetivo (IUE)
do SI.
Venkatesh et. al. (2003), baseados em pesquisas anteriores, sugerem que a influência da
Expectativa de Esforço é mais intensa para mulheres do que para homens e para trabalhadores
mais velhos (VENKATESH e MORRIS, 2000). Os efeitos previstos nos estudos são
atribuídos a diferenças de cognições relacionadas a gênero, e têm sido suportados em alguns
casos. Por outro lado o aumento da idade parece estar associado a um aumento da dificuldade
de processar informações complexas e de reter atenção nas atividades executadas. Assim,
sugere-se que o efeito de Expectativa de Esforço em Intenção de Uso é moderado pelo
Gênero (GNR) e Idade (ID). Os mesmos argumentos podem ser utilizados para justificar a
proposição das seguintes hipóteses:
H5a: A influência da Expectativa de Esforço (EE) sobre a Intenção de Uso Efetivo (IUE) é
moderada pelo Gênero (GNR), sendo mais intensa em mulheres do que em homens.
36
H5b: A influência Expectativa de Esforço (EE) sobre a Intenção de Uso Efetivo (IUE) é
moderada pela Idade (ID), sendo mais intensa nos funcionários mais velhos.
Outra observação sobre o construto Expectativa de Esforço destacada por Venkatesh et. al.
(2003), em concordância com pesquisas anteriores (AGARWAL e PRASAD 1997, 1998;
DAVIS et. al. 1989; THOMPSON et. al. 1991, 1994), seria que os efeitos do construto são
significantes tanto em contextos de uso voluntário, quanto de uso obrigatório. No entanto,
com o passar do tempo, a experiência acumulada de uso do SI tornaria o efeito de Expectativa
de Esforço em Intenção de Uso não significante. O mesmo valeria para a Intenção de Uso
Efetivo (IUE), conforme abaixo:
H5c: A influência Expectativa de Esforço (EE) sobre a Intenção de Uso Efetivo (IUE) é
moderada pela Experiência (EXP) com o SI, sendo mais intensa para os usuários com menos
tempo de uso do sistema.
2.4.2.3 Influência Social - IS
O modelo original de Davis (1989) tem sofrido alterações e sido testado ao longo dos anos,
principalmente com a adição de novas variáveis externas. Uma dessas variáveis refere-se a
Influência Social (IS), que consiste no grau de percepção de um individuo de que outras
pessoas importantes para ele acreditam que ele deveria utilizar o sistema. Em estudos
anteriores, observa-se que a Influência Social (IS) atua como um determinante direto da
Intenção de Uso (BI). Em alguns destes trabalhos Influência Social (IS) é representado pelo
construto como Normas Subjetivas (NS), como nos que envolvem os modelos TRA e TAM2
(VENKATESH et. al., 2003; MOORE e BENBASAT, 1991).
37
O papel de Influência Social (IS) no processo decisório de aceitação de tecnologia é complexo
e sujeito a muitas possibilidades de influências. Para Venkatesh e Davis (2000), Influência
Social afeta o comportamento do usuário por meio de três mecanismos: conformidade,
internalização e identificação. Internalização e identificação relacionam-se a crenças
individuais voltadas a um comportamento de obediência, que geram uma resposta do usuário
diante de uma percepção de um potencial ganho de status social. Conformidade relaciona-se a
um comportamento de obediência como resposta a uma pressão social. Devido a esta
diferenciação de mecanismos de Influência Social, os estudos sugerem que os efeitos na
Intenção de Uso só podem ser atribuídos a conformidade quando o uso do SI encontra-se em
um contexto obrigatório. A maioria dos estudos que contemplam a Influencia Social
argumentam que o comportamento do usuário é influenciado pela maneira em que ele crê que
outros indivíduos o verão pelo fato de ter utilizado o SI.
O foco do presente estudo é a Intenção de Uso Efetivo do sistema, que parece estar mais
relacionado a mecanismos de internalização e identificação do que de conformidade. Além
disso, o sistema estudado possui uma forte recomendação de uso por parte da organização,
mas não é de uso obrigatório. Assim, propõe-se a seguinte hipótese:
H6: A Influência Social (IS) não influencia positivamente a Intenção de Uso Efetivo (IUE) do
SI.
2.4.3 Antecedentes da Expectativa de Esforço
Os construtos Auto-eficácia (AE) e Ansiedade (ANS) são mencionados por Venkatesh (2000)
como âncoras que determinam a percepção da facilidade de uso de um sistema. Ansiedade
para usar o computador é definida como a apreensão de um indivíduo, ou até mesmo medo,
38
quando se depara com a possibilidade de utilização de computadores (SIMONSON et. al.
1987; VENKATESH, 2000). A Auto-eficácia é definida como uma competência individual,
representada pela percepção do usuário de SI de sua habilidade de desempenhar determinada
tarefa utilizando computador. Enquanto a Auto-eficácia se refere às decisões sobre a
capacidade de utilização, a Ansiedade é uma reação negativa afetiva em relação ao uso do
computador.
Auto-eficácia (AE) e Ansiedade (ANS) têm sido modeladas como determinantes indiretos da
Intenção de Uso (IU), mediados pela Expectativa de Esforço (EE). Em uma pesquisa anterior,
Venkatesh (2000) demonstrou que Auto-eficácia e Ansiedade podem ser conceitualmente e
empiricamente distintas da Expectativa de Esforço. Coerente com isso, Venkatesh et. al.
(2003) identificaram que Auto-eficácia e Ansiedade parecem não ser determinantes diretos da
Intenção de Uso, quando se controla o efeito da Expectativa de Esforço. Espera-se, portanto,
que a Auto-eficácia e Ansiedade se comportem da mesma maneira na situação estudada,
sendo propostas as seguintes hipóteses:
H7: Auto-eficácia (AE) influencia positivamente a Expectativa de Esforço (EE).
H8: Ansiedade (ANS) influencia negativamente a Expectativa de Esforço (EE).
A Figura 4 representa graficamente o modelo proposto para avaliação da aceitação do sistema
de informação de apoio a gestão do conhecimento investigado na presente pesquisa.
39
Figura 4 – Modelo proposto.
H7
H6
H2
H3
H8
H4
H1
H5
Auto-eficácia
Ansiedade
Condições Facilitadoras
Expectativa de desempenho
Expectativa de Esforço
Influência Social
Uso do SI
Intenção de Uso Efetivo
Gênero Idade Experiência Voluntariedade
Expectativa de Desempenho
H4a
H5a
H4b
H5b H5c
H1a H1b
40
3 METODOLOGIA DA PESQUISA
Este capítulo apresenta a metodologia da pesquisa desenvolvida neste trabalho, incluindo a
caracterização do local do estudo e a descrição da coleta de dados e da amostra. Trata-se de
uma pesquisa quantitativa, seguindo procedimentos similares aos de estudos anteriormente
realizados sobre avaliação de aceitação de tecnologia. No presente estudo, analisa-se também
o contexto base da empresa e do SI em questão, a fim de, posteriormente, propor sugestões de
melhorias.
Os construtos do modelo a ser testado foram essencialmente os construtos de Venkatesh et. al.
(2003), Moreno e Oliveira (2007) e de autoria própria, conforme apresentado no Apêndice A.
Os dados coletados conforme descrito na seção seguinte foram analisados usando-se técnicas
de Regressão Linear Múltipla (RLM).
3.1 COLETA DE DADOS E CARACTERÍSTICA DA AMOSTRA
A coleta de dados foi realizada por meio de questionários (surveys) eletrônicos. A estrutura do
questionário encontra-se descrita no Apêndice A. Foram mantidas as escalas propostas por
autores que pesquisaram os construtos descritos no item 2.3 deste trabalho.
A taxa de resposta da pesquisa foi de aproximadamente 12,88%. Foram enviados
questionários para 1040 usuários do sistema de gestão do conhecimento e obtidos 218
41
questionários respondidos. Posteriormente, foi enviado um segundo questionário para
completar as informações necessárias ao estudo, e foram obtidos 134 questionários completos
dos usuários do sistema que responderam o primeiro questionário.
As respostas foram coletadas no mês outubro de 2009, usando escalas do tipo Likert de 7
pontos, variando de discordo totalmente (1) até concordo totalmente (7). O questionário
abordou variáveis somadas às 4 variáveis moderadoras, compondo as 48 perguntas que
fizeram parte da análise deste trabalho.
A variável Gênero (GNR) foi codificada como uma variável dummy; Idade (ID) foi
representada por uma variável contínua. Os construtos Uso (USO) e Experiência (EXP) foram
numerados por variáveis ordinais, com valores de 1 a 5, pois percebeu-se que a maior parte
dos respondentes não saberia definir valores exatos para a freqüência com que utilizam o SI
ou o período de tempo em que já são usuários.
A Tabela 1 apresenta as características dos respondentes. Observa-se que há uma pequena
predominância do gênero masculino e também de usuários que exercem uma função não
gerencial na empresa. A amostra apresentada é considerada representativa em relação à
população de funcionários da empresa.
42
Características N % Gênero
Feminino 44 32,8 Masculino 90 67,2
Função na empresa Assistente de Diretor 1 0,7 Consultor 12 9 Gerente 14 10,5 Coordenador 9 6,7 Não gerencial 98 73,1 Total 134 100
Tabela 1 – Características dos respondentes.
Fonte: Dados da pesquisa.
3.2 SISTEMA DE INFORMAÇÃO DA PESQUISA
A pesquisa foi realizada em uma empresa brasileira, líder do setor petrolífero, atuando no
setor de exploração, produção, refino e distribuição de petróleo e seus derivados. Até 2007, a
empresa possuía 11 refinarias localizadas em diferentes estados brasileiros, com uma
produção diária de cerca de 1,8 milhões de barris de derivados. A Figura 5 exibe a cadeia de
valor da indústria de petróleo e gás, indicando onde as etapas mais importantes do processo de
produção dos derivados do petróleo são desenvolvidas.
Figura 5– Cadeia de valor da indústria de petróleo e gás.
Fonte: Bain & Company e Tozzini Freire Advogados, 2009.
Comércio de energia
Transporte e armazenamento
Serviços
Exploração & Produção
Refino
Vendas & Marketing
43
O sistema informatizado a ser estudado é o SINPEP - Sistema Integrado de Padronização. O
SINPEP consiste em um SI projetado com o intuito de padronizar o conhecimento técnico da
organização e contribuir para a melhoria dos processos e atividades realizadas. Com este
objetivo, o SINPEP é um instrumento para o atendimento dos requisitos da Norma ISO 9000,
uma norma internacional utilizada como referência para a construção de sistemas de gestão da
qualidade baseados em processos (ABNT NBR ISO 9001, 2008). O SINPEP suporta o
sistema de padronização de processos da empresa, fazendo parte do plano de melhoria da
qualidade da sua gestão e de seus processos.
Figura 6 – SI estudado na pesquisa.
Fonte: Empresa estudada.
Desenvolvido na plataforma Lotus Notes, o SINPEP permite a disponibilização da informação
das melhores práticas de gestão executadas nos ambientes Notes e Web; a elaboração,
consulta e controle de atualização de documentos online; e o controle de informações (acesso
aos documentos, além de permitir suas impressões e cópias). Toda a estrutura do SI foi
construída para contribuir para a previsibilidade dos resultados dos processos da companhia.
44
O SI foi desenvolvido com intuito de contribuir também com a qualidade intrínseca do
conhecimento descrito nos documentos, denominados de padrões, ao direcionar a elaboração
dos padrões de forma que estejam adequados aos critérios estabelecidos pela organização.
Dentre tais critérios destaca-se a indicação de potenciais usuários de um determinado padrão
para serem treinados no documento e sinalização periódica de padrões que precisam ser
alisados para identificação da necessidade ou não de sua atualização.
Até o mês de Janeiro de 2010, já existiam mais de 61.000 documentos circulando no SINPEP,
relativos a padrões de processos operacionais da empresa. Atualmente, o SI é utilizado por
mais de 50.000 usuários, distribuídos em diferentes estados brasileiros, onde a empresa possui
unidades de produção. Até 2009, houve mais de 345.000 acessos por mês ao sistema.
3452252235
94737
150297
229184
273561300495
332567 345416
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Ano
Ace
ssos
/mês
Figura 7 - Número de acesso mensal no SINPEP do ano de 2001 a 2009.
Fonte: Empresa estudada.
45
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Para a análise dos dados coletados, fez-se necessário a primeiramente a sua preparação.
Posteriormente, foram testadas as relações causais entre os construtos do modelo por meio de
técnicas de Regressão Linear Múltipla (RLM). Para a análise estatística dos dados foi
utilizado o aplicativo SPSS versão 16.0.
Os testes das moderações foram feitos por meio da avaliação dos efeitos de novas variáveis
que representavam interações das variáveis originais. Para realização dos testes de moderação,
todas as variáveis foram padronizadas para evitar problemas de multicolinearidade.
4.1 PREPARAÇÃO DOS DADOS
Antes de realizar as análises de regressão, foram identificados e removidos outliers da
amostra por meio de métodos univariados e da distância de Mahalanobis (α = 0,001). Além
disso, foi realizada uma análise fatorial confirmatória e calculada a confiabilidade das escalas
utilizadas na pesquisa, por meio do coeficiente Alfa de Cronbach. Em função dos resultados
obtidos, optou-se por retirar os itens que não pareciam estar alinhados aos fatores previstos no
modelo e que reduziam a confiabilidade das escalas.
A Tabela 2 apresenta os valores finais obtidos após a remoção dos itens. Pode-se observar que
todos são razoavelmente consistentes com os padrões normalmente mencionados na literatura,
46
tendo sido considerados adequados para os propósitos do estudo. Vale ressaltar que embora o
limite inferior geralmente aceito para o alfa seja de 0,70, pode-se aceitar 0,60 em pesquisas
exploratórias, como é o caso deste estudo.
Escalas Média Desvio padrão
α de Cronbach Itens utilizados
Ansiedade (ANS) 2,91 1,40 0,69 ANS2, ANS3, ANS4 Auto-eficácia (AE) 4,74 1,04 0,66 AE1, AE2, AE3. AE4Condições Facilitadoras (CF) 5,55 1,33 0,75 CF1, CF4 Expectativa de Desempenho (ED) 5,38 1,13 0,63 ED1, ED2 Expectativa de Esforço (EE) 5,16 1,43 0,84 EE3, EE4 Influencia Social (IS) 4,87 1,44 0,79 IS1, IS2 Intenção de Uso Efetivo (IUE) 5,27 1,23 0,83 IUE2, IUE3, IUE4 Voluntariedade (VOL) 4,93 1,68 0,86 VOL1, VOL2, VOL3
Tabela 2 - Estatísticas descritivas e confiabilidade dos construtos validados.
Fonte: Dados da pesquisa
Para a utilização do método de regressão linear múltipla, faz-se necessário que as variáveis
sigam uma distribuição normal. Para avaliação desta premissa, foram verificados os
histogramas, as estatísticas de assimetria e curtose, e o teste de Shapiro-Wilk obtidos para
cada variável. Os resultados sugerem que os dados não são normalmente distribuídos (ver
Tabela 3 e Apêndice B), indicando a violação da premissa de normalidade.
Com o objetivo de reduzir os desvios observados, foram realizadas transformações das
variáveis. Entretanto, não ocorreram mudanças significativas quanto à distribuição dos dados.
Apesar disso, optou-se pela continuidade da análise de regressão, sem a transformação das
variáveis, para preservar a capacidade de análise dos resultados. É possível, no entanto, que a
violação da premissa de normalidade possa ter afetado a potência dos testes estatísticos
realizados.
47
Var Média Mediana Mín Max Desv
Pad. Skewness ErroPadrãoSkewness Curtose
Erro Padrão
Curtose
ShapiroWilk Sig.
ID 39,44 38,00 23,00 60 9,99 0,21 ,21 -1,17* 0,42 ,950 ,000 EXP 4,26 3,54 0,00 14 3,30 1,28* ,21 1,17* 0,42 ,870 ,000 USO 1,99 2,00 1,00 4 0,87 0,52* ,21 -0,47 0,42 ,844 ,000 VO 4,93 5,00 1,00 7 1,68 -0,55* ,21 -0,53 0,42 ,929 ,000 EE 5,16 5,25 1,50 7 1,43 -0,54* ,21 -0,44 0,42 ,935 ,000 ED 5,38 5,50 2,00 7 1,13 -0,67* ,21 0,57 0,42 ,937 ,000 IS 4,87 5,00 1,00 7 1,44 -0,38 ,21 -0,25 0,42 ,946 ,000 CF 5,55 6,00 2,00 7 1,33 -1,03* ,21 0,21 0,42 ,873 ,000 AE 4,74 7,75 1,00 7 1,04 -0,32 ,21 1,16 0,42 ,972 ,007 ANS 2,91 3,00 1,00 7 1,40 0,33 ,21 -0,64 0,42 ,950 ,000 IU 5,27 5,33 1,3 7 1,23 -0,81 ,21 0,65 0,42 ,944 ,000
Tabela 3 - Teste de Normalidade e estatística de assimetria e curtose das variáveis.
4.2 ANÁLISE DAS HIPÓTESES H1, H2 E H3 E MODERAÇÕES.
Primeiramente foi realizada uma análise da regressão tendo USO como variável dependente e
Intenção de Uso Efetivo (IUE) e Condições Facilitadoras (CF) como variáveis
independentes. Os resultados mostram que esta regressão não apresenta valores
estatisticamente significantes para R2. Diante dos resultados, a hipótese H1 foi rejeitada e H3
aceita.
Foram testadas também as moderações de Idade (ID) e Experiência (EXP) sobre o efeito de
Condições Facilitadoras (CF), com regressões consecutivas tendo USO como variável
dependente. A primeira regressão incluiu IUE e CF como variáveis independentes. Na
segunda regressão, foram adicionadas as interações de ID e EXP com a variável independente
CF (ID_CF e EXP_CF). Os resultados mostraram que a inclusão dos moderadores ID e EXP
não acrescentaram ao coeficiente R2 um valor estatisticamente significante. Diante dos
resultados, as hipóteses H1a e H1b foram rejeitadas.
48
Por fim, foi realizada uma análise da regressão tendo Uso do SI (USO) como variável
dependente e IU, CF e Voluntariedade (VOL) como variáveis independentes. Os resultados
encontrados indicaram que uma proporção significante da variável Uso do SI (USO) foi
explicada pelo conjunto de variáveis independentes (R2 = 0,075; p < 0,001). Apenas o
coeficiente estimado para a VOL apresentou um resultado significante (B = 0,275; p < 0,001).
Os valores da tolerância (≥ 0,1) e VIF (≤ 10) mostraram uma ausência de problemas de
multicolinearidade. Diante dos resultados, a hipótese H2 deste estudo obteve suporte. A
Tabela 4 apresenta os resultados considerados nesta análise.
Estatísticas
Modelo R R2 R2
ajustado Erro padrão
da estimativaMudança
do R2 Mudança
de F df1 df2 Sig. Mudança F
1 ,149 ,022 ,007 ,99631 ,022 1,493 2 131 ,2282 ,311 ,097 ,076 ,96116 ,075 10,756 1 130 ,001
Coeficientes
Coeficientes não padronizados
Coeficientes padronizados
Colinearidade estatística Modelo
B Erro Padrão Beta
t Sig Tolerância VIF
Constante 4,643E-5 ,086 0,001 1,000 IU ,126 ,087 ,126 1,454 0,148 ,994 1,0061 CF -,071 ,087 -,071 -0,819 0,415 ,994 1,006
Constante 3,482E-5 ,083 0,000 1,000 IU ,134 ,084 ,134 1,597 0,113 ,993 1,007CF -,097 ,084 -,097 -1,150 0,252 ,985 1,0152
VO ,275 ,084 ,275 3,280 ,001 ,990 1,010Variável dependente: USO;
Tabela 4 – Análise de regressão das variáveis dependentes Intenção de uso, Condições facilitadoras e voluntariedade e variável dependente Uso do SI.
4.3 AVALIAÇÃO DAS HIPÓTESES H4, H5 E H6 E MODERAÇÕES.
Posteriormente, foi realizada a análise da regressão tendo a Intenção de Uso Efetivo (IUE)
como variável dependente e Expectativa de Desempenho (ED), Expectativa e Esforço (EE) e
49
Influencia Social (IS) como variáveis independentes. Os resultados encontrados indicaram
que uma proporção estatisticamente significante da variância de IUE foi explicada pelo
conjunto de variáveis independentes (R2 = 0, 256; p< 0,000). No entanto, apenas o coeficiente
estimado para a EE foi significante (B = 0, 505; p < 0,000). Para avaliação de
multicolinearidade foram gerados os valores de tolerância e VIF que mostraram ausência de
problemas. Diante dos resultados, as hipóteses H5 e H6 obtiveram suporte, enquanto a
hipótese H4 deve ser rejeitada. Os resultados desta análise de regressão são apresentados na
Tabela 5.
Estatísticas
Modelo R R2 R2
ajustado Erro padrão
da estimativaMudança
do R2 Mudança
de F df1 df2 Sig. Mudança F
1 ,506 ,256 ,239 ,872 ,256 14,921 3 130 ,000
Coeficientes Coeficientes não
padronizados Coeficientes padronizados
Colinearidade estatística Modelo
B Erro Padrão Beta
t Sig Tolerância VIF
Constante ,000 ,075 -0,006 ,995 ED ,035 ,096 ,035 0,364 ,716 ,626 1,597EE ,505 ,080 ,504 6,336 ,000 ,903 1,1081
IS ,108 ,092 ,108 1,178 ,241 ,679 1,472Variável dependente: IU
Tabela 5 – Análise de regressão das variáveis dependentes Expectativa de Desempenho, Expectativa de Esforço e Influencia Social e variável dependente Intenção de Uso.
A análise dos efeitos de moderação de Gênero (GNR) foi composta da realização de duas
regressões consecutivas, tendo Intenção de Uso Efetivo (IUE) como variável dependente. A
primeira regressão incluiu ED e EE como variáveis independentes. Na segunda regressão
foram adicionadas as interações de GNR com as variáveis independentes (GNR_ED,
GNR_EEp). Os resultados mostram que a inclusão do moderador GNR não acrescenta ao
coeficiente R2 um valor estatisticamente significante. Diante dos resultados, as hipóteses H4a
e H5a foram rejeitadas.
50
Semelhantemente a análise da moderação Gênero (GNR), foram analisadas as moderações
Idade (ID), Experiência (EXP) e Voluntariedade (VOL) na Intenção de Uso Efetivo (IUEp).
Nenhumas das moderações acrescentaram ao coeficiente R2 um valor estatisticamente
significante. Logo, as hipóteses de moderação referentes à ID (H4b, H5b), referentes à EXP
(H5c, H1b) foram rejeitadas.
4.4 AVALIAÇÃO DAS HIPÓTESES H7 E H8.
Foi realizada uma análise da regressão tendo a Expectativa de esforço (EE) como variável
dependente e Ansiedade (ANS) e Auto-eficácia (AE) como variáveis independentes. Os
resultados obtidos indicaram que uma proporção significante da variância de Expectativa de
Esforço (EE) foi explicada pelo conjunto de variáveis independentes (R2 = 0, 253; p < 0,000).
Porém, apenas o coeficiente estimado para a ANS foi significante (B = -0,498; p < 0,000). Os
valores de tolerância e VIF sugerem ausência de problemas de multicolinearidade. Assim, a
análise corrobora a hipótese H8 e sugere que a hipótese H7 deve ser rejeitada. A Tabela 6
apresenta os resultados da análise de regressão.
Estatísticas
Modelo R R2 R2
ajustado Erro padrão
da estimativaMudança
do R2 Mudança
de F df1 df2 Sig. Mudança F
1 ,503 ,253 ,242 ,869 ,253 22,222 2 131 ,000
Coeficientes Coeficientes não
padronizados Coeficientes padronizados
Colinearidade estatística Modelo
B Erro Padrão Beta
t Sig Tolerância VIF
Constante ,000 ,075 -0,003 ,998 AE -,077 ,075 -,077 -1,021 ,309 1,000 1,0001
ANS -,498 ,075 -,498 -6,591 ,000 1,000 1,000Variável dependente: EE
Tabela 6 – Análise de regressão das variáveis independentes Auto-eficácia e Ansiedade e dependente Expectativa de Desempenho.
51
4.5 CONCLUSÕES.
Diante desses resultados, observa-se que apenas as hipóteses H2, H3, H4a, H5, H6 e H8
foram confirmadas. O Quadro 4 apresenta o resultado final do teste de hipóteses deste estudo.
Hipótese Resultado H1 Rejeitada H1a Rejeitada H1b Rejeitada H2 Aceita H3 Aceita H4 Rejeitada H4a Aceita H4b Rejeitada H5 Aceita H5a Rejeitada H5b Rejeitada H5c Rejeitada H6 Aceita H7 Rejeitada H8 Aceita
Quadro 4 - Resultado final do teste de hipóteses.
A Figura 8 apresenta o resumo dos resultados estatisticamente significantes encontrados na
pesquisa, indicando que a Ansiedade (ANS) de uso do SI é antecedente da Expectativa de
Esforço (EE) e esta, da Intenção e Uso Efetivo (IUE) do SI no contexto estudado. É verificado
também que a percepção de obrigatoriedade de uso do SI tem um efeito direto no Uso real do
SI.
52
Conforme mencionado anteriormente, é possível que alguns resultados não estatisticamente
significantes tenham sido afetados pela falta de normalidade da distribuição das variáveis na
amostra em questão.
Figura 8 – *Hipóteses comprovadas na pesquisa.
H7
H6*
H2*
H3*
H8*
H4
H1
H5*
Auto-eficácia
Ansiedade
Condições Facilitadoras
Expectativa de desempenho
Expectativa de Esforço
Influência Social
Uso do SI
Intenção de Uso Efetivo
Gênero Idade Experiência Voluntariedade
Expectativa de Desempenho
H4a*
H5a
H4b
H5b H5c
H1a H1b
53
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O objetivo deste trabalho foi identificar as variáveis mais relevantes para a avaliação da
aceitação de um sistema de informação de apoio à gestão do conhecimento em uma grande
empresa brasileira. O modelo utilizado no trabalho é uma extensão do modelo Unificado da
Teoria de Aceitação e de Uso de Tecnologia (UTAUT) de Venkatesh et.al. (2003).
Na análise dos resultados, verificou-se que quanto maior a Expectativa de Esforço (EE) maior
será a Intenção de Uso Efetivo (IUE) do sistema de apoio a gestão do conhecimento (H5). A
Ansiedade (ANS) tem seu efeito sobre IUE mediado por EE (H8). Influencia Social (IS) não
influencia IUE (H6). IUE não influencia Uso real (USO) do SI (H3). Por fim, Voluntariedade
(VOL) apresentou efeito direto sobre o USO (H2), num contexto onde o uso do sistema era
fortemente recomendado pela empresa.
As demais hipóteses levantadas nesta pesquisa foram rejeitadas por não terem tido um suporte
estatístico. Os resultados encontrados podem ser conseqüência da falta de normalidade dos
dados, o que possivelmente pode ter prejudicado as estimativas de parâmetros e os testes de
significância.
Vale destacar que o modelo UTAUT, que serviu de base para o desenvolvimento do modelo
proposto, obteve suporte empírico no estudo de Venkatesh et. al. (2003), que retrata a
54
realidade de empresas norte-americanas. Logo, na análise para a implantação de um SI deve-
se considerar as diferenças culturais se for utilizado esse modelo como referência.
Na empresa brasileira estudada, como fatores culturais relevantes que podem influenciar os
resultados encontrados, destaca-se a força da cultura organizacional sobre os empregados.
Logo ao ingressarem na organização a maioria dos empregados são treinados durante meses e
depois alocados em suas funções. Muitos se aposentam realizando sua atividade por até mais
de 30 anos. Tal fato poderia desestimular uma necessidade de expectativa de melhoria
desempenho, talvez estimulando resistência a mudanças e isto inclui a implantação e
utilização de um SI por exemplo.
Ao se comparar os resultados encontrados em outros estudos sobre avaliação de SI utilizando
o modelo UTAUT, observa-se uma falta de concordância com o presente estudo. Pode-se
atribuir tal fato a diferença do contexto da aplicação do modelo de referencia, pois neste
estudo o SI é voltado para a gestão do conhecimento organizacional.
Destaca-se também que o fato do modelo ter sido testado em um único SI, em uma mesma
empresa. Para pesquisas futuras sugere-se então, a avaliação da adequação do modelo
proposto em outros contextos organizacionais, de forma a verificar a possibilidade de
generalização dos resultados aqui descritos.
Como limitação deste trabalho destaca-se também a dificuldade de medição do construto Uso
Real do SI. Nos próximos estudos recomenda-se a realização da medição de forma
independente, talvez pela medição automática do número de acessos ao SI, por exemplo.
55
Outra proposta para estudos futuros seria o uso de metodologias qualitativas para um
entendimento mais detalhado da questão do uso efetivo de um SI para gestão do
conhecimento. Aliado a tais estudos, poder-se-ia verificar também a possibilidade de medição
da qualidade do conhecimento registrado no SI (HALAWI et. al. (2007)
O presente trabalho pode contribuir para pesquisadores e empresas que pretendem realizar
análises para a implantação de SIs voltados para o apoio a atividades de gestão do
conhecimento.
Como contribuição para a comunidade acadêmica, destaca-se o teste de novas hipóteses (H2 e
H3) como decorrência do uso do conceito de Intenção de Uso Efetivo do SI em substituição
ao conceito de Uso simples do modelo original. O uso do construto Intenção de Uso Efetivo
reflete melhor as condições de utilização esperada pelas empresas que investem em sistemas
corporativos, como o caso deste estudo.
Os resultados aqui descritos geraram implicações relevantes para as empresas que
pretenderem realizar investimentos em sistemas de apoio a gestão do conhecimento. Os
resultados das análises sugerem que uma atenção especial deve ser dada aos aspectos
subjetivos envolvidos numa implantação, como o efeito de Ansiedade na Expectativa de
Esforço, e desta, na Intenção de Uso Efetivo, que podem ser potencializados, por exemplo,
através de atividades de comunicação e treinamento do SI para tentar aumentar a aceitação
dos novos SIs.
56
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APÊNDICE A - ITENS PROPOSTOS PARA AVALIAÇÃO DO SI
Construto Itens Fonte
Ansiedade (ANS)
ANS1. Me sinto apreensivo em utilizar o sistema. ANS2. Me assusta pensar que posso perder informações se cometer um erro no sistema. ANS3. Eu tenho dúvidas se utilizo o sistema ou não por medo de cometer erros que não possa corrigir. ANS4. O sistema me intimida.
Venkatesh et. al. (2003)
Auto-eficácia (AE)
Eu poderia completar minha tarefa de padronização utilizando o sistema... AE1. Mesmo se eu não tivesse ninguém para me orientar sobre o que fazer, enquanto realizo minhas atividades de padronização. AE2. Se eu pudesse chamar alguém para auxílio se eu não conseguisse avançar no trabalho. AE3. Se eu tivesse muito tempo para completar o trabalho pelo qual o software foi providenciado. AE4. Se eu tivesse apenas uma opção de Help (Ajuda) embutida no sistema para auxílio.
Venkatesh et. al. (2003)
Condições Facilitadoras (CF)
CF1. Eu tenho os recursos necessários para utilizar o sistema. CF2. Eu tenho o conhecimento necessário para utilizar o sistema. CF3. O sistema NÃO é compatível com outros sistemas que eu utilizo. CF4. Existe uma pessoa ou grupo específico que está disponível para auxílio caso tenha dificuldades com o sistema.
Venkatesh et. al. (2003)
Expectativa de Desempenho (ED)
ED1. Percebo o sistema como um sistema útil para execução das minhas atividades de padronização. ED2. Utilizar o sistema permite cumprir minhas tarefas de padronização mais rapidamente. ED3. Utilizar o sistema aumenta minha produtividade nas atividades. ED4. Se eu utilizar o sistema, irei aumentar minhas chances de conseguir uma promoção.
Venkatesh et. al. (2003)
Expectativa de Esforço (EE)
EE1. Minha interação com o sistema é clara e compreensível EE2. É fácil para mim eu me tornar habilidoso em utilizar o sistema. EE3. O sistema é fácil de utilizar EE4. Aprender a utilizar o sistema é fácil para mim.
Venkatesh et. al. (2003)
Experiência (EXP)
EXP1. Há quanto tempo você é usuário do sistema? Escrever quantos _____ANOS. EXP2. Quantas vezes em média você utilizou o sistema nos últimos meses: EXP3. Como você classificaria o seu uso do sistema?
Própria
Influencia Social (IS)
IS1. Pessoas que influenciam meu comportamento pensam que eu deveria utilizar o sistema. IS2. Pessoas que são importantes para mim pensam que eu deveria utilizar o sistema. IS3. Meu gerente estimula a utilização do sistema. IS4. No geral, a Organização tem apoiado a utilização do sistema.
Venkatesh et. al. (2003)
63
Intenção de Uso Efetivo (IUE)
IUE1. Eu pretendo explorar ao máximo as funcionalidades do sistema. IUE2. Eu pretendo descobrir novas formas de usar o sistema em minhas atividades de padronização. IU3. Eu tenho a intenção de tirar o máximo proveito do sistema em meu trabalho. IU4. Eu pretendo integrar o sistema á minha rotina de trabalho.
Moreno e Oliveira (2007)
Uso do SI (USO)
USO. Quantas vezes em média você utilizou o sistema nos últimos meses:______
Própria
Voluntariedade (VOL)
VOL1. Minha empresa requer que eu utilize somente o sistema para atualizar, registrar ou consultar procedimentos. VOL2. Na minha área, as pessoas são orientadas a usar o sistema sempre que quiserem atualizar, registrar ou consultar procedimentos da empresa. VOL3. Sou obrigado a utilizar o sistema quando faço consultas, atualizo ou registro os procedimentos da minha área.
Própria
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APÊNDICE B – ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS HISTOGRAMA – ANSIEDADE (ANS)
HISTOGRAMA – AUTO-EFICÁCIA (AE)
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HISTOGRAMA – CONDIÇÕES FACILITADORAS (CF)
HISTOGRAMA – EXPECTATIVA DE DESEMPENHO (ED)
66
HISTOGRAMA – EXPECTATIVA DE ESFORÇO (EE)
HISTOGRAMA – EXPERIENCIA (EXP)
67
HISTOGRAMA – IDADE (IDA)
HISTOGRAMA - INFLUÊNCIA SOCIAL (IS)
68
HISTOGRAMA - INTENÇÃO DE USO (IU)
HISTOGRAMA – USO (USO)
69
HISTOGRAMA – VOLUNTARIEDADE (VOL)