ENSaber usar a tecnologia ajuda a trabalhar melhor?
Numa instituição financeira pública, 356 empregados das áreas de tecnologia e de programas sociais avaliaram a própria competência digital, o quanto acham a tecnologia útil e fácil e o próprio desempenho. A dissertação mede como as três coisas se ligam e onde aparecem desigualdades de idade, gênero e setor. Explicada em 12 telas.
Saber, achar útil e render são coisas diferentes
Quase todo estudo sobre competência digital foi feito em escolas e universidades. A autora leva a pergunta para uma empresa e testa uma ideia que, até onde ela encontrou, ninguém tinha testado: parte do efeito da competência sobre o desempenho passaria pelo uso da tecnologia. Toque num bloco ou numa seta:
Modelo da Figura 5 e hipóteses H1 a H4 (seções 2.3 a 2.6). As hipóteses H5 a H7, sobre idade, gênero e setor, foram testadas à parte, com comparações de médias.
Uma régua feita para estudantes, ajustada para um banco
O questionário veio de uma pesquisa espanhola com universitários, baseada no quadro europeu DigComp, de cinco áreas. Colegas da empresa apontaram o que fazia sentido no trabalho. Avance pelas etapas e toque numa área:
Altura = número de perguntas; a caixa vazada guarda as perguntas da versão original. Seções 3.2.1, 3.2.1.1 e 3.3 e Tabelas 4, 5 e 20. A dissertação fala em 27 perguntas na versão final; a contagem pelas tabelas dá 26 (conta nossa).
356 empregados de duas áreas bem diferentes
A pesquisa foi feita numa instituição financeira pública brasileira, que não é identificada. Entre março e abril de 2025, um questionário anônimo foi para a área de Tecnologia da Informação, onde se espera muita competência digital, e para a de Programas Sociais, que atende beneficiários de programas do governo em todo o país. A área de Gestão de Pessoas também foi convidada, mas respondeu pouco e ficou de fora.
Seções 3.1 e 3.5 e Tabelas 17 a 19. Programas Sociais: 195 respostas, 189 válidas, de 1.757 empregados (cerca de 11%, conta nossa). TI: 179 respostas, 167 válidas, de 3.724 (cerca de 4,5%, conta nossa). O mínimo calculado para os testes era 43.
Programas Sociais · 189
TI · 167
Um ponto por pessoa; contagens das Tabelas 17 e 18. A ordem dos pontos dentro de cada área é só para leitura.
Responda como um participante
Cinco perguntas reais do questionário, cada uma com sua régua: de 1 a 4 para a competência, de 1 a 7 para a tecnologia e de 1 a 10 para o desempenho. A média dos 356 aparece depois da sua resposta.
Perguntas 16 e 13 da competência digital, 4 e 6 do uso da tecnologia e 9 do desempenho (Apêndices VI a VIII); médias das Tabelas 20, 21 e 22. Cada régua foi posta na mesma largura para comparar posições.
Notas altas para comunicar e mais baixas para criar conteúdo
Numa régua de 1 a 4, a média geral de competência digital foi 2,90. Os empregados se veem seguros para se comunicar e se proteger; criar conteúdo e resolver problemas técnicos ficaram abaixo. No desempenho, de 1 a 10, a média foi 7,97. Troque a medida e toque numa barra:
O chão é 1 e a caixa vazada vai até o máximo da régua (4 ou 10). Médias das Tabelas 20 e 22, só com as perguntas que ficaram no modelo. O desempenho foi informado pelo próprio empregado.
As quatro hipóteses se confirmaram
Com equações estruturais, a autora testou as ligações de uma vez. Quem se dá notas mais altas de competência digital também acha a tecnologia mais útil e fácil e relata desempenho maior. A ligação mais fraca é a do uso com o desempenho. Toque numa seta:
Coeficientes padronizados (β) do modelo final, Tabela 35 e Figura 7 (SmartPLS 4, 10.000 reamostragens). Espessura ∝ β. R² = quanto das diferenças entre as pessoas o modelo explica.
A maior parte do efeito vai direto ao desempenho
A competência digital se liga ao desempenho por dois caminhos. O direto vale 0,412. O que passa pelo uso da tecnologia vale 0,066: é significativo, mas é cerca de um sétimo do total. Antes de ver o nome que a estatística dá a isso, escolha:
Tabela 34: direto 0,412, indireto 0,066 (p = 0,016), total 0,478. Indireto = 0,486 × 0,135. A parte pela tecnologia (cerca de 14% do total) é conta nossa. Leitura ilustrativa, com as demais coisas iguais; associação num momento só.
Quase todos acham a tecnologia útil, mas nem todos a acham fácil
O uso da tecnologia foi medido com oito frases, de 1 a 7: quatro sobre utilidade e quatro sobre facilidade. Antes de ver, um palpite: qual frase teve a nota mais baixa?
Tamanho do efeito (f²) do primeiro modelo, Tabela 31: 0,188 é médio e 0,020 é pequeno, pelos critérios de Cohen que a autora usa. Leitura nossa: como quase todos concordam que a tecnologia é útil, com pouca variação, essa parte da medida tem pouco a explicar das diferenças de desempenho.
Bolinha = média; faixa clara = média ± 1 desvio-padrão (cortada na régua). Tabela 21; frases do Apêndice VII. A faixa larga da frase sobre esforço mental (desvio de 1,94) mostra respostas espalhadas de ponta a ponta.
Homens e o pessoal de TI se dão notas um pouco mais altas
A dissertação não olhou o acesso à tecnologia, e sim a capacidade de usá-la, a chamada divisão digital de segunda ordem. Em média, os homens se avaliaram acima das mulheres, e a área de TI acima de Programas Sociais. Antes de ver, um palpite: em que área a distância entre homens e mulheres foi maior?
Testes t das Tabelas 38 e 39. Listrado = diferença não significativa. Na régua inteira (1 a 4) dá para ver o tamanho real das distâncias; a lupa amplia o trecho de 2 a 3,5.
Só o grupo de 60 anos ou mais ficou abaixo, e por pouco
A hipótese era que os mais jovens teriam mais competência digital. Nas faixas até 59 anos, as médias quase não mudam. O grupo de 60 anos ou mais, com 33 pessoas, ficou abaixo dos de 40 a 49 e de 50 a 59, no limite da significância. Toque numa faixa ou troque a vista:
Médias e intervalos de 95% da Tabela 43; comparações de Tukey da Tabela 42 (ANOVA com p = 0,050, Tabela 41). Régua cortada entre 2,4 e 3,2 para ver as diferenças, que são pequenas numa régua de 1 a 4.
Capacitar quem tem menos domínio digital
Para a autora, os resultados apoiam programas de capacitação voltados a quem tem menor domínio da tecnologia, que cuidem também do engajamento e da confiança no uso, e se alinham ao ODS 10, de redução das desigualdades.
Para a empresa
- A régua adaptada pode servir de diagnóstico para orientar ações, diz a autora.
- As notas mais baixas ficaram em criar conteúdo (2,37) e resolver problemas técnicos (2,79); as mais altas, em comunicar (3,24) e se proteger (3,19).
Para quem cuida das pessoas
- Treinar não é só ensinar a ferramenta: a autora pede atenção à confiança no uso.
- Autoavaliações podem enganar: segundo estudos citados pela autora, homens tendem a superestimar e mulheres a subestimar o que sabem, e estereótipos pesam sobre os mais velhos.
Para a sociedade
- A pesquisa olhou a divisão na capacidade de usar a tecnologia, não no acesso a ela, e a encontrou entre colegas da mesma empresa.
- A área de Programas Sociais atende beneficiários em canais digitais: a competência de quem atende chega ao público.
O que esta pesquisa não diz
- Uma empresa, duas áreas. E idades concentradas no meio da carreira; outros setores e organizações podem ser diferentes. · segundo a autora
- Tudo é autoavaliação. Competência e desempenho foram informados pela própria pessoa; a autora sugere juntar indicadores da empresa e avaliação de colegas. · segundo a autora
- Um momento só. Mostra o que anda junto, não o que causa o quê; a autora sugere acompanhar as pessoas ao longo do tempo. · segundo a autora
- "Uso" é opinião sobre a tecnologia. A medida pergunta se ela é útil e fácil, não quanto a pessoa usa. · observação nossa
- Gênero e setor se misturam. TI tem 62% de homens e Programas Sociais, 60% de mulheres; cada comparação olha um fator de cada vez. · observação nossa, Tabela 17
Créditos
BARROS, Daniela Sakashita de. Explorando as relações entre competências digitais, uso da tecnologia e desempenho no trabalho em uma instituição financeira. Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas) — Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2025. Orientadora: Prof.ª Dr.ª Darcy Mitiko Mori Hanashiro.
Dissertação aprovada em 4 de agosto de 2025. Os estudos foram financiados pela instituição financeira pública em que a autora trabalha. Questionários traduzidos e retrotraduzidos por empresas especializadas; dados analisados no SmartPLS 4, no Jamovi e no SPSS. Esta versão simplifica o trabalho para o público em geral.