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The intentional nudge : AI, customer intent analysis, and competitive advantage in the Portuguese telecommunications sector
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This thesis investigates how AI-driven intent parsing and nudging mechanisms can create new forms of strategic control within digital ecosystems, using Vodafone Portugal as a case study. While existing literature defines control points primarily around access to infrastructure or proprietary data, this study introduces the concept of second-order strategic control points - dynamic capabilities enabled by AI that interpret customer intent in real-time and influence decision-making through context-aware interventions. Through a mixed-methods approach combining in-depth interviews with Vodafone professionals and a consumer survey, the study uncovers both organizational barriers and consumer expectations surrounding AI personalization. Findings reveal that while Vodafone possesses large volumes of proprietary data, its current AI systems remain limited to rules-based automation and lack the cognitive capacity to parse customer intent dynamically. Consumers were open to proactive technical nudges but viewed commercial ones more critically, emphasizing the need for relevance and trust. The study concludes that leveraging AI to identify, interpret, and act on customer intent requires data integration, cross-functional collaboration, and the deployment of adaptive AI agents. By operationalizing intent as a strategic capability, telecom firms can evolve from reactive service to anticipatory engagement - redefining customer interaction as a source of long-term competitive advantage.
Esta dissertação investiga como mecanismos de análise de intenção do cliente e nudging, baseados em Inteligência Artificial (IA), podem originar novas formas de controlo estratégico dentro de ecossistemas digitais, com foco no caso da Vodafone Portugal. Embora a literatura existente relacione os pontos de controlo com a posse de infraestrutura ou dados proprietários, este estudo propõe o conceito de pontos de controlo estratégicos de segunda ordem - capacidades dinâmicas viabilizadas por IA capazes de interpretar a intenção do cliente em tempo real e influenciar decisões através de intervenções contextualmente relevantes. Através de uma abordagem mista - entrevistas com profissionais da Vodafone e um inquérito a consumidores - a investigação revela barreiras organizacionais e perceções dos consumidores sobre a personalização com IA. Apesar do vasto volume de dados, os sistemas atuais da Vodafone ainda operam com lógica baseada em regras, sem capacidade cognitiva para interpretar intenções dinâmicas. Os consumidores demonstraram aceitação relativamente a nudges técnicos proativos, mas foram mais céticos em relação aos nudges comerciais, destacando a importância da relevância e confiança. Conclui-se que a operacionalização da intenção do cliente como uma capacidade estratégica requer integração de dados, colaboração transversal e agentes de IA adaptativos. Esta evolução permite às telecomunicações passarem de um modelo reativo para um serviço antecipatório, redefinindo a interação com o cliente como uma vantagem competitiva sustentada.
Esta dissertação investiga como mecanismos de análise de intenção do cliente e nudging, baseados em Inteligência Artificial (IA), podem originar novas formas de controlo estratégico dentro de ecossistemas digitais, com foco no caso da Vodafone Portugal. Embora a literatura existente relacione os pontos de controlo com a posse de infraestrutura ou dados proprietários, este estudo propõe o conceito de pontos de controlo estratégicos de segunda ordem - capacidades dinâmicas viabilizadas por IA capazes de interpretar a intenção do cliente em tempo real e influenciar decisões através de intervenções contextualmente relevantes. Através de uma abordagem mista - entrevistas com profissionais da Vodafone e um inquérito a consumidores - a investigação revela barreiras organizacionais e perceções dos consumidores sobre a personalização com IA. Apesar do vasto volume de dados, os sistemas atuais da Vodafone ainda operam com lógica baseada em regras, sem capacidade cognitiva para interpretar intenções dinâmicas. Os consumidores demonstraram aceitação relativamente a nudges técnicos proativos, mas foram mais céticos em relação aos nudges comerciais, destacando a importância da relevância e confiança. Conclui-se que a operacionalização da intenção do cliente como uma capacidade estratégica requer integração de dados, colaboração transversal e agentes de IA adaptativos. Esta evolução permite às telecomunicações passarem de um modelo reativo para um serviço antecipatório, redefinindo a interação com o cliente como uma vantagem competitiva sustentada.
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Palavras-chave
Agentes de IA AI agents Análise da intenção do cliente Artificial intelligence Customer intent parsing Digital nudging Generative AI IA generativa Inteligência artificial Nudging digital Personalização Personalization Pontos de controlo de segunda ordem Pontos de controlo estratégicos Second-order control points Strategic control points Telecommunications Telecomunicações
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