Strategic management in the Telecom industry to create competitive advantage

O presente trabalho teve por objetivos a identificação de uma estratégia e o desenvolvimento de um modelo que permita às operadoras de telecomunicações a sua sustentabilidade, bem como a identificação de caminhos para a adaptação a uma realidade sempre em mudança como é a da indústria das telecomunicações. Numa primeira parte do trabalho elaborou-se uma revisão de literatura do atual estado da arte das principais estratégias relevantes e com aplicação à indústria de telecomunicações. A pesquisa realizada investigou a estrutura atual da indústria de telecomunicações e o estado da competitividade das operadoras de telecomunicações. Dos resultados desta foi possível constatar uma evolução constante da tecnologia e dos modelos de negócio neste ecossistema, assim como a presença de uma pressão concorrencial significativa exercida sobre as operadoras, quer por parte das empresas já existentes no mercado quer por parte das emergentes. As operadoras têm de transformar o seu modelo de rede e de negócios para se adaptarem às mudanças e às tendências da indústria e do mercado. Com base na revisão de literatura, elegeu-se a metodologia baseada num inquérito de pesquisa empírica para aferir o estado da indústria e derivar as estratégias possíveis. Este inquérito foi efetuado a especialistas da área de telecomunicações de diferentes subsectores e países para abordar todos os elementos estratégicos do modelo de negócio futuro. Os resultados da pesquisa revelaram que as empresas que operam no mercado da Internet (Over The Top - OTT) representam a maior ameaça sobre o futuro dos operadores de telecomunicações. Os operadores só vão conseguir responder através da modernização de sua rede, melhorando a qualidade, reduzindo o custo global, e investindo em produtos inovadores e diferenciados e em serviços. Os resultados do inquérito revelam-se de acordo com os pressupostos da Blue Ocean Strategy. A aplicabilidade da Blue Ocean Strategy foi aprofundada permitindo concluir que o valor inovador obtido simultaneamente através da redução de custos e da diferenciação permitem aumentar as vantagens dos operadores existentes em termos das infra-estruturas físicas detidas e das relações estabelecidas com os clientes. O caso particular da fibra óptica até casa (FTTH) foi considerado como aplicação da Blue Ocean Strategy a uma nova tecnologia que as operadoras podem implementar para criar novas soluções e abrir segmentos de mercado inexplorados. Os resultados do inquérito e da investigação realizada à aplicação da Blue Ocean Strategy foram combinados para propor um novo modelo de negócio para as operadoras de telecomunicações que lhes permite, não só responder aos desafios existentes, mas, também, ter uma melhor posição competitiva no futuro. Foi, ainda, realizado um estudo de caso que destacou como a Verizon Communications foi capaz de transformar a sua rede e o modelo de negócio em resposta ao aumento da pressão competitiva. Através do valor da inovação transferida aos seus clientes, a Verizon foi capaz de aumentar significativamente as suas receitas e satisfação do cliente.

Navigation in dynamic environments taking advantage of moving agents

Esta tese propõe uma forma diferente de navegação de robôs em ambientes dinâmicos, onde o robô tira partido do movimento de pedestres, com o objetivo de melhorar as suas capacidades de navegação. A ideia principal é que, ao invés de tratar as pessoas como obstáculos dinâmicos que devem ser evitados, elas devem ser tratadas como agentes especiais com conhecimento avançado em navegação em ambientes dinâmicos. Para se beneficiar do movimento de pedestres, este trabalho propõe que um robô os selecione e siga, de modo que possa mover-se por caminhos ótimos, desviar-se de obstáculos não detetados, melhorar a navegação em ambientes densamente populados e aumentar a sua aceitação por outros humanos. Para atingir estes objetivos, novos métodos são desenvolvidos na área da seleção de líderes, onde duas técnicas são exploradas. A primeira usa métodos de previsão de movimento, enquanto a segunda usa técnicas de aprendizagem por máquina, para avaliar a qualidade de candidatos a líder, onde o treino é feito com exemplos reais. Os métodos de seleção de líder são integrados com algoritmos de planeamento de movimento e experiências são realizadas para validar as técnicas propostas.