As cidades inteligentes emergiram como uma alternativa no trato das dificuldades oriundas do crescimento populacional observado nas áreas urbanizadas. Entre as iniciativas propostas por essa nova abordagem nos espaços urbanos, destaca-se a mobilidade inteligente. Ela propõe o uso dos recursos tecnológicos a fim de aprimorar a experiência de deslocamento de pessoas e de cargas, objetivando melhorar a qualidade de vida dos cidadãos. Nesse contexto, ressalta-se a importância do compartilhamento de carros como uma das alternativas para reduzir os índices de congestionamento, a emissão de poluentes e a demanda por áreas de estacionamento; além disso, esse serviço promove a interação com outros modais de transporte e os hábitos mais saudáveis entre os indivíduos que os utilizam. Ao analisar os modelos de negócio das empresas que operam nesse mercado, notam-se diferentes modalidades: compartilhamento de carros (ida e volta), compartilhamento de carros (trecho único), compartilhamento de carros (P2P), compartilhamento de corridas e caronas, empresas de redes de transporte e serviços de táxi. Também é possível identificar estreita relação com o consumo colaborativo (também denominado economia compartilhada), fenômeno amplamente explorado a partir da década de 2000, que fomenta o uso ou acesso aos bens em detrimento da propriedade. Assim, os usuários de carros compartilhados podem utilizá-los sem a incidência das obrigações e dos custos fixos associados à posse desses bens. Ambos os paradigmas utilizam a Internet, as redes sociais, os sistemas de informação e os recursos tecnológicos para prover seus serviços e conectar os usuários, criando as chamadas plataformas multilaterais. Estas suportam a criação e a operação em espaços físicos ou virtuais, conectando diferentes grupos de usuários; assim, ao reduzir os custos e as dificuldades desses encontros, disponibiliza-se um ambiente favorável à realização das transações, ou seja, ao compartilhamento dos carros. Esta tese de doutorado aplicou a análise qualitativa comparativa (QCA), a técnica MSDO, a análise de conteúdo e a análise cruzada de casos aos modelos de negócio de 14 organizações que atuam no segmento de carros compartilhados com a finalidade de identificar e descrever como os componentes da mobilidade inteligente, do consumo colaborativo e das plataformas multilaterais foram incorporados nas operações dessas companhias por meio de estudos de caso múltiplos. Os resultados alcançados indicaram alguns fatores críticos do sucesso empresarial desses modelos de negócio, entre eles: a análise de dados massivos por intermédio de ferramentas de big data, a disponibilização de aplicativos para dispositivos móveis, a implementação dos recursos de segurança física e lógica para os usuários dos serviços de carros compartilhados, o estímulo à colaboração on-line e ao uso de redes sociais e a operação em um mercado regulamentado. Devido à causalidade assimétrica, também emergiram componentes associados ao insucesso, entre eles: a ausência do uso de ferramentas de big data para análise dos dados massivos dos usuários; a indisponibilidade de aplicativos para dispositivos móveis; os recursos ineficazes de segurança física e lógica; a adoção de estratégias inócuas ou ausentes para a resolução do problema de massa crítica nas plataformas multilaterais; a dificuldade na obtenção de recursos financeiros para realizar investimentos nos diferentes grupos de usuários e a operação em um mercado sem regulamentação.

Smart cities emerged as an alternative in dealing with the difficulties arising from population growth observed in urbanized areas. Among the initiatives proposed by this new approach in urban spaces, smart mobility stands out as an essential service for the operation of cities. It proposes the use of technological resources in order to improve the experience of moving people and cargo, aiming to improve the quality of life of citizens. In this context, the importance of car sharing is highlighted as one of the alternatives to reduce congestion rates, the emission of pollutants and the demand for parking areas; in addition, this service promotes interaction with other transport modes and healthier habits among the individuals who use it. When analyzing the business models of the companies that operate in this market, different modalities are observed: car sharing (round trip), car sharing (one way), car sharing (P2P), carpooling, transport network companies and taxi services. It is also possible to identify a close relationship with collaborative consumption (also called sharing economy), a phenomenon widely exploited since the last decade, which fosters the use or access to goods over property. Thus, users of shared cars can use them without the incidence of the obligations and the fixed costs associated with the possession of these goods. Both paradigms use the Internet, social networks, information systems and technological resources to provide their services and connect users, creating the so-called multisided platforms. These support operation in physical or virtual spaces, connecting different groups of users; thus, by reducing the costs and difficulties of these matches, a favorable environment is provided to carry out the transactions, that is, the car sharing. This PhD thesis applied the qualitative comparative analysis (QCA), the MSDO technique, content analysis and cross-case analysis to the business models of 14 organizations operating in the car sharing segment with the purpose of identifying and describing how the components of smart mobility, collaborative consumption and multisided platforms have been incorporated into the operations of these companies through multiple case studies. The results achieved indicated some critical success factors of these business models, among them: analyzing massive data through big data tools, making mobile applications available, implementing physical and logical security features for users of car sharing services, the stimulation of online collaboration and the use of social networks and the operation in a regulated market. Due to asymmetric causality, components associated with failure also emerged, among them: the absence of the use of big data tools to analyze the users' massive data; the unavailability of mobile applications; inefficient physical and logical security features; the adoption of innocuous or absent strategies for solving the critical mass problem in multisided platforms; the difficulty in obtaining the financial resources to make investments in different groups of users and the operation in a market without regulation.