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Record W49250352

Eficiência em serviço de IT terceirizados: o caso CPR/IBM

2009· dissertation· pt· W49250352 on OpenAlexaboutno aff
Fabio Maurizio Lopes Carretti

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2009
Typedissertation
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicERP Systems Implementation and Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIBMComputer scienceOperating systemPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Alegando razões de eficiência, muitas firmas vêm crescentemente adotando a terceirização de TI como um meio de conseguir economia de custos, maior foco em suas operações e alinhamento estratégico. Não obstante as razões verbalmente alegadas pelas empresas para terceirizar serviços de TI todas elas buscam a prestação de serviço em TI como uma forma de transferir a eficiência da prestadora de serviços para a empresa cliente. Com a competitividade cada vez maior entre as prestadoras de serviço e por mais que as empresas prestadoras de serviço tentem diferenciar-se entre si, o fato é que não existem muitas diferenças que possam saltar a vista entre os grandes prestadores de serviço de terceirização de TI atuais, pois fornecem de forma quase que indiferente custo, qualidade, expertise técnica, métodos e processos, experiência comprovada, boa saúde financeira, presença global. Mas porque alguns provedores de serviço de TI conseguem ser mais eficiente que seus clientes? Porque os departamentos de TI, das empresas clientes, têm dificuldade de copiar o modelo destes fornecedores e operar com os mesmos patamares de eficiência? Quais as dificuldades e barreiras que existem? Quais as melhores práticas adotadas pela provedora de serviço e pelo cliente para realizar uma terceirização de serviços de TI com sucesso? Este trabalho analisa em caráter exploratório, através de um estudo de caso, a terceirização de TI feita pela CPR (Canadian Pacific Railroad) em 2003 junto à IBM Canadá, aonde seu custo contratual teve uma redução de cerca de 20% do custo original de operação da CPR , buscando identificar porque que algumas empresas prestadoras de serviço de TI conseguem ser mais eficiente que seus clientes, porque não se optou em realizar a transformação internamente e quais as melhores práticas adotadas pela provedora de serviço para realizar uma terceirização de serviços de TI com sucesso. Para isto, o trabalho parte da literatura para indicar possíveis fatores motivadores para a terceirização assim como as melhores práticas de gestão utilizadas atualmente pelas prestadoras de serviço e empresas clientes para uma terceirização de serviços de TI. Posteriormente segue para uma etapa de campo, em busca de elementos que permitam a análise de sua relevância. Os fundamentos teóricos para a terceirização se basearam na: Teoria de Custos de Transação (TCT -Transaction Cost Theory) e na Teoria Baseada em Recursos (RBT-Resource Base Theory). Na etapa de campo explorou-se um projeto de terceirização de infra-estrutura de TI entre a IBM e CPR (Canadian Pacific Railroad), aonde foram feitas entrevistas estruturadas com os gestores do cliente CPR, gestores da prestadora de serviços IBM, assim como analisados materiais produzidos pelo projeto, com o objetivo de identificar porque algumas empresas prestadoras de serviço de TI conseguem ser mais eficiente que seus clientes. Os resultados encontrados apontam que a CPR possuía uma menor eficiência do que a IBM por razões: de foco, de processo e de escala. Tais características são em si não facilmente imitáveis pela empresa cliente tornando a parceria estratégica a melhor solução para o aumento de eficiência operacional na empresa cliente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.592
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.006
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
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