Tissent

Prática de sucesso comprovado que aplicada com os processos e controles sistemicos adequados impulsiona os resultados das organizações.

𝐂𝐨𝐦𝐨 𝐞𝐬𝐜𝐨𝐥𝐡𝐞𝐫 𝐬𝐮𝐚 𝐒𝐨𝐥𝐮çã𝐨 𝐝𝐞 𝐆𝐞𝐬𝐭ã𝐨 𝐝𝐞 𝐂𝐥𝐢𝐞𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐞 𝐍𝐞𝐠ó𝐜𝐢𝐨𝐬 O sucesso na escolha da solução de gestão de clientes (CRM) deve considerar alguns fatores críticos. Aqui estão os principais aspectos a serem avaliados: 1. 𝐒𝐞𝐠𝐮𝐫𝐚𝐧ç𝐚: A proteção de dados é essencial, especialmente para informações sensíveis dos clientes. Verifique se o provedor tem certificações rigorosas e adota práticas de segurança eficazes. 𝟐. 𝐄𝐬𝐜𝐚𝐥𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞: O sistema deve crescer junto com a empresa, oferecendo recursos adicionais conforme necessário, como armazenamento e usuários extras, sem custos exorbitantes. 𝟑. 𝐒𝐮𝐩𝐨𝐫𝐭𝐞 𝐚𝐨 𝐂𝐥𝐢𝐞𝐧𝐭𝐞: É crucial ter canais de comunicação rápidos e comprometimento contratual do fabricante com o tempo de solução de dúvidas e problemas. 𝟒. 𝐏𝐫𝐞ç𝐨𝐬: Analise os preços com atenção, considerando as limitações de funcionalidades, armazenamento e número de usuários em cada plano. 𝟓. 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐠𝐫𝐚çã𝐨 𝐝𝐞 𝐀𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐯𝐨𝐬: A solução deve se integrar facilmente às ferramentas já utilizadas pela empresa, oferecendo APIs e integrações nativas. 𝟔. 𝐀𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚çã𝐨: O sistema deve automatizar tarefas repetitivas, dispor de alertas e geração automática de registros, para aumentar a eficiência da equipe. 𝟕. 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢ê𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐞 𝐓𝐫𝐞𝐢𝐧𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨 𝐝𝐞 𝐔𝐬𝐮á𝐫𝐢𝐨𝐬: A plataforma precisa ser intuitiva, minimizando a necessidade de treinamentos e o esforço para preenchimento de dados. 𝟖. 𝐈𝐦𝐩𝐥𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚çã𝐨 𝐞 𝐌𝐚𝐧𝐮𝐭𝐞𝐧çã𝐨: Avalie os custos e o tempo necessários para implementar a solução, assim como a qualificação e experiência dos especialistas envolvidos no seu segmento. 𝟗. 𝐀𝐜𝐞𝐬𝐬𝐨 𝐩𝐨𝐫 𝐃𝐢𝐬𝐩𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐨 𝐌ó𝐯𝐞𝐥: Uma aplicação rápida e robusta para dispositivos móveis é essencial para equipes que trabalham fora do escritório. 𝟏𝟎. 𝐏𝐞𝐫𝐬𝐨𝐧𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚çã𝐨: A solução deve ser flexível o suficiente para se adaptar às necessidades específicas do negócio, permitindo personalizar relatórios e campos conforme necessário. Considerar esses fatores ajudará na escolha de uma solução eficaz que atenda às necessidades atuais e futuras da empresa.

Cada negócio e momento merece um modelo sob-medida. Certamente esse funciona para alguns negócios e para outros não. Importante é ter um software robusto e flexível para apuração dos resultados e cálculo das bonificações, que permita que os gestores e vendedores adequem o modelo para alcançar os melhores resultados juntos. Eu particularmente vi (em cerca de 300 times de vendas) mais casos de sucesso em modelos de comissionamento fixo e bonus adicional em escala para cumprimento de metas.

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💡 A transformação digital e a inteligência artificial não são mais uma tendência — são uma necessidade no mercado. Empresas de todos os setores estão adotando a Inteligência Artificial (IA) para impulsionar a produtividade e conquistar uma vantagem competitiva. Para se destacar, é essencial dominar produtos digitais e compreender o papel crucial da IA nos negócios. A Escola de Negócios da PUC-Rio (IAG) oferece o curso de Produtos Digitais, que chega à sua 7ª edição com conteúdos atualizados e foco no impacto da IA. 🎯 São 80 horas de conteúdo 100% online, com orientação prática de especialistas premiados. Prepare-se para o futuro digital e alavanque sua carreira! 🔹 Início: 05 de maio de 2025 🔹 Aulas 100% On-line e ao vivo 🔹 Inscreva-se: https://lnkd.in/eStkvhtJ 📍 Produtos Digitais: Estratégia, Gestão, Design e Desenvolvimento 📍 Coordenadores: Marcello Povoa, Luis Fernando Hor-Meyll #InovaçãoDigital #IA #InteligênciaArtificial #SucessoEmpreendedor #InteligênciaDigital #ProdutosDigitais #TransformaçãoDigital #CarreiraDigital #LiderançaDigital #FuturoDigital #GestãoDeProdutos #AprendaComOsMelhores #ProfissionaisDeSucesso #MentoriaDigital #EmpreendedorismoDigital #TecnologiaEInovação #AcademiaDigital #CursosOnline #StartupsEInovação #DesignDeProdutosDigitais

A metodologia 30/70 é um diferencial dos cursos da FGV Educação Executiva, unindo teoria e prática de forma estratégica para uma aprendizagem transformadora. Com 30% do tempo dedicado ao embasamento teórico e 70% à aplicação prática, essa abordagem promove o pensamento crítico, a resolução de problemas e o trabalho em equipe, preparando líderes para os desafios do mercado. Confira o artigo completo escrito por nossas colaboradoras Rebecca Seoane e Marcia Aguiar.

🏖️Estamos de volta! E o primeiro assunto do ano é: Agentes de IA! Depois de um breve período de descanso, quero conversar com vocês, líderes e conselheiros, sobre um tema que poderá transformar a gestão e a governança em 2025: os agentes de inteligência artificial (IA). Para quem ainda não conhece, os agentes de IA são softwares autônomos que analisam dados, tomam decisões e executam tarefas com base em objetivos previamente definidos. Diferentemente de assistentes tradicionais, como Siri ou Alexa, esses agentes não precisam de comandos constantes; eles agem de forma independente e adaptável. Algumas das possibilidades para o uso dos agentes de IA incluem: 🔹 ERP e logística: Reorganizar rotas de transporte, ajustar estoques automaticamente e prever demandas para melhorar a eficiência operacional. 🔹 Saúde: Atuar em triagens, analisando prontuários médicos para priorizar atendimentos e auxiliar diagnósticos. 🔹 Sistemas jurídicos: Revisar contratos em busca de inconsistências, sugerir alterações baseadas em regulamentações e acelerar processos burocráticos. 🔹 Governança corporativa: Consolidar dados financeiros e de compliance, identificando riscos e apresentando insights estratégicos para conselheiros. Essas aplicações, no entanto, exigem planejamento e métricas claras. Em um artigo, que publiquei recentemente na HSM Management, ressaltei a importância de diferenciar a adoção estratégica de IA de movimentos apressados e sem fundamento. A implementação deve estar fundamentada em resultados mensuráveis, com métricas que contemplem três pilares principais: 1️⃣ Resultados financeiros para os stakeholders Identificar como a tecnologia pode gerar valor, aumentar receitas ou reduzir custos. 2️⃣ Impacto operacional Verificar como a automação poderá melhorar processos, reduzir falhas e aumentar a eficiência. 3️⃣ Ética e segurança Garantir que a adoção respeite privacidade, valores organizacionais e padrões éticos, construindo confiança entre todos os envolvidos. Medir esses aspectos não é apenas uma formalidade; é essencial para assegurar que a tecnologia seja usada de maneira responsável e gere impactos positivos para a organização e a sociedade. Os agentes de IA não devem ser vistos como uma solução milagrosa, mas como uma ferramenta que, quando bem implementada, tem o potencial de transformar indústrias inteiras. A sua organização já está discutindo como liderar essa transformação? —— Se você gosta de meus conteúdos, ative o 🔔 no canto superior direito do meu perfil e siga minha Newsletter sobre Governança Inovadora. #marcelomurilo #palestrante #conselheiro #gestão #tecnologia #inovação #governança #inteligênciaartificial

A inteligência artificial é uma 𝐭𝐞𝐜𝐧𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐚 𝐞𝐬𝐬𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚𝐥 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐨𝐬 𝐧𝐞𝐠ó𝐜𝐢𝐨𝐬, capaz de transformar operações comerciais, impulsionar inovação e melhorar a experiência do cliente. Veja 7 aplicações da IA que já trazem melhoria de resultados para muitas organizações. 𝟏. 𝐎𝐭𝐢𝐦𝐢𝐳𝐚çã𝐨 𝐝𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬𝐨𝐬 A IA automatiza tarefas repetitivas, aumentando a eficiência operacional e permitindo que as empresas se concentrem em atividades estratégicas. 𝟐. 𝐓𝐨𝐦𝐚𝐝𝐚 𝐝𝐞 𝐃𝐞𝐜𝐢𝐬õ𝐞𝐬 𝐁𝐚𝐬𝐞𝐚𝐝𝐚𝐬 𝐞𝐦 𝐃𝐚𝐝𝐨𝐬 A capacidade de analisar grandes volumes de dados ajuda na identificação de padrões e tendências, facilitando decisões informadas. 𝟑. 𝐏𝐞𝐫𝐬𝐨𝐧𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚çã𝐨 𝐝𝐚 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢ê𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐨 𝐂𝐥𝐢𝐞𝐧𝐭𝐞 A IA permite interações personalizadas, melhorando o engajamento e a satisfação do consumidor. 𝟒. 𝐑𝐞𝐝𝐮çã𝐨 𝐝𝐞 𝐂𝐮𝐬𝐭𝐨𝐬 Soluções baseadas em IA podem diminuir custos operacionais ao automatizar tarefas que antes requeriam grandes equipes. 𝟓. 𝐏𝐫𝐞𝐯𝐞𝐧çã𝐨 𝐝𝐞 𝐅𝐫𝐚𝐮𝐝𝐞𝐬 Empresas utilizam IA para detectar comportamentos suspeitos, aumentando a segurança e a confiança do consumidor. 𝟔. 𝐌𝐞𝐥𝐡𝐨𝐫𝐢𝐚 𝐝𝐚 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐭𝐢𝐯𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 A automação reduz erros manuais e aumenta a produtividade, permitindo foco em tarefas mais relevantes. 𝟕. 𝐈𝐧𝐨𝐯𝐚çã𝐨 𝐞 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐞𝐭𝐢𝐭𝐢𝐯𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 A adoção de IA posiciona as empresas à frente da concorrência, facilitando inovações e adaptações rápidas às mudanças do mercado.

A implantação de ferramentas de negócios com IA aplicada requerem atenção urgente dos gestores para impulsionar resultados.

Quando Máquinas Aprendem Demais: Notas sobre Singularidade e Superinteligência O artigo explora os avanços da inteligência artificial (IA) em suas múltiplas dimensões, com foco na progressão histórica dos conceitos de inteligência humana e artificial. O texto aborda as implicações éticas e práticas desses avanços, como a possível obsolescência dos modelos de governança atuais e os desafios de alinhar os objetivos das superinteligências com os interesses humanos. O artigo propõe novas definições e cenários para a IA em um contexto pós-singularidade, onde a inteligência artificial poderia assumir formas distribuídas, evolutivas ou transcendentais. O texto conclui destacando a necessidade de compreender as convergências e divergências nos conceitos de inteligência e de desenvolver abordagens éticas e pragmáticas para lidar com o impacto das tecnologias emergentes. 1. Introdução 1.1. O Encanto e o Espanto dos Modelos Linguísticos 1.2. Por que Revisitar Conceitos Fundamentais de Inteligência e Inteligência Artificial 2. Definições de Inteligência e Inteligência Artificial 2.1. Definições Básicas de Inteligência 2.2. Definições Básicas de Inteligência Artificial 2.3. Chollet e a Crítica aos Benchmarks Convencionais 3. A Singularidade segundo Vinge (1983) 3.1. Contextualização Histórica 3.2. O Núcleo do Conceito de Singularidade 3.3. Implicações e Problemáticas 3.4. Conexão com Debates Atuais 3.5. Um “Estopim” de Debates sobre Controle e Alinhamento 4. Definições de IA em um Cenário Pós-Singularidade 4.1. Por que Necessitamos de Novas Definições? 4.2. Três Definições Especulativas de IA em um Mundo Pós-Singularidade 4.2.1. Rede Cognitiva Distribuída 4.2.2. Meta-Inteligência Evolutiva 4.2.3. Entidades Transcendentais de Resolução de Problemas 5. I.J. Good e a “Explosão de Inteligência” (1965) 5.1. Contexto do Artigo de I.J. Good 5.2. Escopo da Inteligência 5.3. Generalização e Habilidades Específicas 5.4. Desafios na Medição e Comparação de Inteligências 5.5. Pressupostos, Experiência e o Papel dos Dados 5.6. Controle, Alinhamento e Cenários de Risco 5.7. Síntese e Relação com os Debates Atuais 6. Convergências e Divergências nos Conceitos de Inteligência 6.1. Convergências Fundamentais 6.2. Divergências Estruturais 6.3. Limites e Possibilidades de Conciliação 6.4. A Importância de Reconhecer Nossas Lacunas 6.5. Caminhos para Além do Debate 7. Conclusões: O Futuro das Definições e o Papel da Humanidade 7.1. Por que Ainda Precisamos de Definições? 7.2. Paradigmas Emergentes e Novos Rumos de Pesquisa 7.3. Legado e Persistência das Ideias de Vinge, Good e Turing 7.4. Perspectivas Éticas e Sociais 7.5. Além do Horizonte: Encarando o Desconhecido 7.6. Fechando o Ciclo: A Inteligência como Espelho da Humanidade Referências no link... https://lnkd.in/d86gAhYG