Autor: Publicador

Como os profissionais em vendas manipulam o sistema

Vendedores frequentemente exploram programas de incentivo para maximizar seus ganhos por meio de diversas estratégias, com impactos prejudiciais no desempenho da empresa. Táticas comuns incluem adiar vendas para períodos futuros, falsificar dados e oferecer descontos ou incentivos excessivos para fechar negócios rapidamente, entre outras práticas. Para combater essas ações, as empresas devem usar dados para detectar irregularidades, revisar os planos de incentivo para eliminar brechas e estabelecer um monitoramento contínuo. A comunicação e a educação sobre comportamentos aceitáveis também são fundamentais. No entanto, nem todas as manipulações exigem ação imediata; algumas podem ser toleradas se tiverem impacto mínimo no desempenho e se sua repressão causar mais perturbação do que benefício para a organização de vendas. Assim, as empresas devem adotar um processo contínuo para identificar e mitigar fraudes, equilibrando essa necessidade com a manutenção da produtividade e motivação da equipe de vendas.

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Como a IA generativa melhora a gestão da cadeia de suprimentos

A Inteligência Artificial Generativa pode reduzir o tempo de tomada de decisão de dias para minutos e melhorar significativamente os resultados em processos de gestão.

Resumo:

Nas últimas décadas, os avanços nas tecnologias da informação permitiram que as empresas que buscam otimizar suas cadeias de suprimentos passassem da tomada de decisões com base na intuição e experiência para métodos mais automatizados e orientados por dados, aumentando a eficiência e reduzindo custos. No entanto, planejadores de negócios e executivos ainda precisam dedicar um grande esforço para entender as recomendações de seus sistemas, analisar vários cenários e realizar análises hipotéticas. Muitas vezes, é necessário envolver equipes de ciência de dados ou fornecedores de tecnologia para explicar os resultados ou fazer atualizações no sistema. Agora, os avanços nos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), um tipo de IA generativa, estão tornando possível realizar essas atividades sem esse suporte. A tecnologia baseada em LLMs pode automatizar a descoberta de dados, a geração de insights e a análise de cenários, reduzindo o tempo de tomada de decisões de dias para minutos e aumentando significativamente a produtividade e o impacto dos planejadores e executivos. Os autores baseiam-se na experiência da área de computação em nuvem da Microsoft para explorar como os LLMs podem ser usados para otimizar cadeias de suprimentos. Eles também identificam os obstáculos que as empresas precisarão superar para implementar os LLMs de forma eficaz.

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Três maneiras de liderar a aprendizagem corporativa

Qual é o melhor método para sua organização?

Atualmente, o desenvolvimento de novas habilidades, conhecimentos e mentalidades é fundamental para os principais esforços estratégicos da maioria das empresas. Isso deu origem a um novo tipo de líder sênior – os líderes de aprendizagem – que defendem e organizam iniciativas de aprendizado para as empresas e seus funcionários. No entanto, as evidências sobre a eficácia real desses programas são variadas, e tanto executivos quanto funcionários permanecem céticos em relação a eles. Para entender o motivo, um professor da INSEAD e seu colega entrevistaram líderes de aprendizagem em 69 empresas multinacionais. O problema identificado foi que as empresas frequentemente assumem que existe apenas uma maneira de liderar a aprendizagem. Na realidade, existem três: Custodiantes acreditam que a aprendizagem deve atender, acima de tudo, às necessidades da organização e são adequados para empresas que buscam alinhamento. Desafiadores acreditam que os indivíduos têm o direito intrínseco de crescer e que a aprendizagem deve apoiar o desenvolvimento pessoal. Eles são mais eficazes em empresas que precisam de inovação. Conectores integram ambas as abordagens e enfatizam a importância de unir as pessoas para aprenderem umas com as outras. Eles são mais eficazes em organizações fragmentadas que precisam de mais colaboração. Compreender as diferenças entre essas abordagens e o contexto certo para cada uma é essencial.

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Os líderes não devem tentar fazer de tudo

Muitas tarefas importantes podem ser realizadas por outras pessoas. O líder mais eficiente sabe focar naquilo que ele pode fazer muito melhor do que qualquer outra pessoa.

Os autores desse artigo que foi publicado no periódico Harvard Business Review são o ex-CEO da Procter & Gamble e o ex-reitor da Rotman School os Management.  Eles frequentemente se encontram diante de líderes sobrecarregados. Esses executivos estão tentando melhorar ou reverter a situação de uma organização ou da parte dela que lideram. Todos enfrentam uma longa (e geralmente crescente) lista de tarefas importantes. Todos entendem que o trabalho de um líder envolve esforço intenso, mas para muitos, a situação atual parece ser excessiva — e está piorando.

O problema é que, enquanto uma empresa pode sempre expandir sua capacidade para atender a uma demanda crescente, as horas de um líder são naturalmente limitadas: como diz o ditado, há apenas um certo número de horas no dia. Muitos líderes acreditam que podem fazer mais se simplesmente trabalharem mais arduamente e por mais tempo. Mas, com o tempo, eles se cansam, sua produtividade geral cai e correm o risco de se esgotar e desistir. Neste artigo, os autores, baseando-se em sua própria experiência e na de CEOs que aconselharam, explicam como escapar dessa armadilha.

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O CEO da e.l.f. Beauty escreve sobre Manter uma cultura de Startup enquanto expande sua empresa

Resumo:

Mesmo tendo se tornado um grande nome na indústria da beleza, a e.l.f. continua operando como uma startup, guiada por sua visão, missão e valores, agindo como uma equipe única, não hierárquica, apaixonada e de alto desempenho, além de buscar constantemente maneiras de avançar mais rápido que a concorrência.  Continuar lendo O CEO da e.l.f. Beauty escreve sobre Manter uma cultura de Startup enquanto expande sua empresa

Liderança e Inteligência Artificial

CONDUZINDO O IMPACTO DA IA DA SALA DE AULA À SALA DE REUNIÕES

A implementação e facilitação da IA devem ser deixadas apenas para especialistas em tecnologia? Como a liderança afeta a IA? Aqui estão insights do congresso Beyond Boundaries, organizado pela D’Amore-McKim School of Business, sobre como a liderança empresarial molda a adoção e o sucesso da IA.

A Inteligência Artificial está trazendo mudanças significativas para a sociedade, os negócios e o meio acadêmico. Para as escolas de negócios, é fundamental entender como organizações, líderes e educadores podem lidar com esse ambiente em rápida transformação. Na D’Amore-McKim School of Business (DMSB; Northeastern University), levamos essa questão a sério e a tornamos um ponto central na missão da nossa escola: educar líderes empresariais socialmente responsáveis, capazes de trabalhar, navegar e criar em um ambiente habilitado por IA. Para enfatizar a importância dessa missão em nossas atividades de pesquisa, ensino e interação com empresas, a DMSB lançou uma série de congressos chamada Beyond Boundaries. No primeiro congresso dessa série, exploramos a relação entre liderança empresarial e IA. O evento reuniu educadores, estudantes e especialistas em IA, incluindo o mestre de xadrez Garry Kasparov, para discussões aprofundadas e para identificar coletivamente como navegar neste novo cenário.

A seguir nesse artigo, discutimos os principais insights que surgiram desse congresso: Continuar lendo Liderança e Inteligência Artificial

Estratégias vencedoras para a arena de IA de alto risco

Revelando um inovador quadro e matriz de planejamento para pesquisa e desenvolvimento em IA

A rápida ascensão da inteligência artificial (IA) para pesquisa e desenvolvimento (P&D) abriu uma infinidade de casos de uso em diferentes áreas de atuação e negócios. Podemos aproveitar os benefícios gerais da IA e, com o nível certo de planejamento de projetos, alcançar melhorias significativas no desempenho dos negócios. Estes são tempos empolgantes para a IA. Também são tempos de contradição: para cada história sobre sucessos sem precedentes, há outras que expressam preocupações sobre os riscos de consequências não intencionais. Queremos desenvolver a IA para melhorar nossas vidas. Mas também queremos nos proteger contra os aspectos negativos. Então, como podemos construir melhores ferramentas para viver melhor e usá-las para prevenir catástrofes? No mundo moderno, o melhor momento para fazer isso é durante o planejamento de pesquisa e desenvolvimento. Precisamos de maneiras de orientar nosso pensamento e planejamento inovador. Aqui, estamos oferecendo uma dessas possibilidades.  Continuar lendo Estratégias vencedoras para a arena de IA de alto risco