Estamos nos estágios iniciais da era da inteligência artificial (IA), e a tecnologia está evoluindo extremamente rápido. Provedores estão introduzindo rapidamente “copilots“, “bots” e “assistentes” de IA em aplicações para aprimorar os fluxos de trabalho dos funcionários. Exemplos incluem o GitHub Copilot para programação, o ServiceNow Now Assist para melhorar produtividade e eficiência, e o Agentforce da Salesforce para tarefas diárias de negócios. Essas ferramentas foram treinadas em uma ampla variedade de fontes de dados e possuem um vasto conhecimento em muitos domínios. O nível de expertise dessas ferramentas continua crescendo rapidamente, enquanto o custo de acesso a elas diminui. Em um futuro relativamente próximo, agentes de IA mais avançados, equipados com maior capacidade e conhecimento mais amplo, operarão em nome dos usuários com sua permissão. Empresas que souberem aproveitar os benefícios da IA poderão conduzir negócios de maneira mais eficiente, inovar com mais agilidade e crescer com maior clareza e foco. Continuar lendo A estratégia numa era de expertise abundante
Autor: Publicador
Transforme o feedback dos funcionários em ação
Para gerenciar a experiência dos funcionários, os líderes precisam compreender profundamente as percepções, sentimentos e desejos dos colaboradores e responder de forma estratégica. Isso é especialmente crucial quando há um grande investimento de recursos na coleta de feedback por meio de pesquisas rápidas, reuniões gerais e análise de dados de comunicações internas. No entanto, muitos líderes se sentem sobrecarregados com a quantidade de dados e enfrentam dificuldades para transformá-los em insights acionáveis. Os autores deste estudo realizaram entrevistas detalhadas com executivos e líderes de RH de mais de 20 empresas multinacionais dos setores de tecnologia, serviços financeiros e bens de consumo. O estudo revelou que, embora a tecnologia tenha simplificado a coleta de dados, o verdadeiro desafio está em interpretá-los e integrá-los a uma estratégia coerente. Continuar lendo Transforme o feedback dos funcionários em ação
Pessoas que guardam segredos da empresa encontram mais significado no trabalho
Nesta entrevista, Michael Slepian, da Columbia Business School, explora como a confidencialidade no trabalho afeta o bem-estar dos funcionários. Slepian e seus co-pesquisadores descobriram que, embora guardar segredos possa causar estresse e frustração, isso também proporciona aos funcionários uma sensação de importância e status, tornando seu trabalho mais significativo. O estudo destacou o equilíbrio entre os efeitos negativos e positivos de manter segredos organizacionais e a importância do contexto nessa dinâmica. Continuar lendo Pessoas que guardam segredos da empresa encontram mais significado no trabalho
Reimaginando o trabalho como um produto
Se as empresas ouvirem os funcionários da mesma forma que ouvem os clientes, podem aumentar a retenção e o engajamento.
Existe uma maneira melhor de abordar a experiência do funcionário? Os autores desse artigo que foi publicado no periódico de Harvard HBR desafiam paradigmas tradicionais ao propor que o trabalho seja visto como um produto que os empregadores oferecem aos funcionários. Com base na teoria dos “jobs to be done“, eles sugerem que os funcionários “contratam” seus empregos para atender a necessidades específicas, assim como os clientes escolhem produtos.
Essa perspectiva desloca o foco da simples maximização da produtividade para algo semelhante à satisfação do cliente. Eric Anicich e Dart Lindsley argumentam que reimaginar o trabalho como um produto não apenas combate o desengajamento e a insatisfação generalizada no ambiente corporativo, mas também alinha as necessidades dos funcionários aos objetivos organizacionais.
O CEO da AXA fala sobre o seguro como uma ferramenta para gerar impacto positivo
A AXA é uma das maiores seguradoras do mundo, com um portfólio focado em seguros patrimoniais e de responsabilidade civil. Os líderes da empresa estão bem cientes dos riscos associados às mudanças climáticas, à instabilidade geopolítica, às crises de saúde pública e às tensões socioeconômicas. Desde que se tornou CEO da AXA, em 2016, Thomas Buberl tem direcionado a organização para seu papel social e societal. Ele explica por que decidiu se afastar do setor de combustíveis fósseis e como a AXA colabora com seus clientes para reduzir seu impacto ambiental e seus riscos. Uma das grandes áreas de inovação socialmente responsável da empresa é o grupo Emerging Customers, lançado em 2016 para atender a uma necessidade urgente: oferecer seguros para clientes de baixa renda nos países em desenvolvimento, que não podem arcar com apólices tradicionais, mas ganham demais para se enquadrar nos sistemas de assistência social.
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DeepSeek – A nova inteligência artificial chinesa que sacudiu os mercados no início de 2025
Um novo participante tomou o mundo da tecnologia de assalto, chegando ao topo das paradas da App Store e superando até gigantes estabelecidos como o ChatGPT. DeepSeek, desenvolvido pelo gestor de fundos de hedge chinês Liang Wenfeng, tem atraído grande atenção por sua abordagem única à inteligência artificial. Especialistas acreditam que ele pode levar a corrida da IA para um caminho totalmente diferente.
Os segredos das empresas que operam com eficiência em baixo custo – LOW COST OPERATORS
Eles se concentram em mais do que eficiência e melhorias de processos.
Há um equívoco comum de que se tornar um líder de baixo custo em um setor pode ser alcançado por meio da implementação de programas pontuais voltados para a melhoria da eficiência e a redução de desperdícios. Mas a realidade é bem diferente. O autor desse artigo (que foi publicado no periódico HBR de Harvard) passou décadas estudando como organizações extraordinárias de baixo custo se diferenciam de seus concorrentes e resume o que aprendeu neste artigo. Continuar lendo Os segredos das empresas que operam com eficiência em baixo custo – LOW COST OPERATORS
Como sua equipe está utilizando o tempo economizado com IA generativa?
Ferramentas como ChatGPT e Copilot estão ajudando os funcionários a realizar tarefas muito mais rápido, reduzindo o tempo necessário para concluí-las em até 56%. No entanto, um novo estudo mostra que muitas pessoas não estão aproveitando esse tempo extra de forma produtiva. Aqui está o que os gestores podem fazer para maximizar os benefícios dessa economia de tempo. Continuar lendo Como sua equipe está utilizando o tempo economizado com IA generativa?
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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