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Uma estratégia mais inteligente para o uso de robôs

Apesar dos avanços na tecnologia de automação, a promessa de uma automação produtiva e flexível, com envolvimento mínimo de trabalhadores humanos, ainda está longe de se tornar realidade, por dois motivos principais. Primeiro, a adoção da tecnologia de automação tem sido limitada. Segundo, quando as empresas automatizam, o ganho em produtividade tende a ser acompanhado por perda de flexibilidade nos processos, resultando no que os autores chamam de automação de soma zero. Este artigo apresenta o conceito de automação de soma positiva, que permite alcançar produtividade e flexibilidade. Para isso, as empresas precisam desenvolver tecnologias que facilitem o treinamento e a correção de erros por funcionários da linha de produção; usar uma abordagem de baixo para cima para identificar quais tarefas devem ser automatizadas; e escolher os indicadores corretos para medir o sucesso. E sempre analisar os resultados para otimizar a estratégia mais inteligente no uso de robôs.

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Como melhorar o desempenho dos seus representantes de vendas

Pesquisadores da Universidade do Missouri estudaram o setor de seguros de automóveis para entender melhor o que impulsiona o sucesso em vendas. A análise mostrou que representantes de vendas experientes encontraram menos clientes em potencial do que os novatos. No entanto, isso não prejudicou necessariamente seu desempenho geral, pois eles eram excelentes na conversão desses contatos em clientes. A publicidade aumentou tanto a eficácia na prospecção quanto na conversão, sendo mais benéfica entre os representantes experientes. E o sucesso das estratégias gerenciais para melhorar ambos os tipos de eficácia dependia, em parte, do nível de experiência dos representantes. Neste artigo, os pesquisadores oferecem várias recomendações para gerentes de vendas que desejam aumentar a produtividade de suas equipes.

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Por que CEOs devem pensar duas vezes antes de usar IA para redigir mensagens

O que aconteceria se os CEOs começassem a escrever comunicações internas usando inteligência artificial generativa? Alguém perceberia? Provavelmente não, segundo um novo estudo. Mas isso não significa que os CEOs devem usá-la para redigir tudo. Veja o que eles podem fazer para escrever com IA de forma eficaz e transparente.

Dado o quão eficaz a IA é em imitar a escrita humana, não é surpresa que os CEOs estejam experimentando usá-la para redigir mensagens pessoais. Uma pesquisa da Harvard Business School de 2018 calculou que 24% do tempo médio de um executivo é dedicado à comunicação eletrônica. Mas o que aconteceria se os CEOs começassem a redigir comunicações para funcionários usando IA generativa?

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Como unir gestão de processos e Inteligência Artificial

A gestão de processos (process management), que dominou o mundo dos negócios na década de 1990 e depois caiu em desuso, está passando por um renascimento graças à inteligência artificial. As duas abordagens se reforçam mutuamente: a IA ajuda as empresas a ampliar significativamente os processos aprimorados, e processos bem gerenciados facilitam a obtenção de dados de alta qualidade necessários para treinar a IA. A combinação dessas duas estratégias pode gerar enormes ganhos de produtividade, mas exige uma grande gestão de mudanças. Neste artigo, os autores descrevem sete etapas que as empresas podem seguir para integrar pessoas, dados, análises e tecnologia — especialmente IA — para reformular processos e alcançar um desempenho empresarial cada vez maior.  Continuar lendo Como unir gestão de processos e Inteligência Artificial

A estratégia numa era de expertise abundante

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

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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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

O sucesso dos CEOs indianos em empresas dos EUA

A ascensão de executivos nascidos na Índia ao comando de grandes empresas nos Estados Unidos reflete uma combinação de fatores culturais, educacionais e econômicos que criaram líderes altamente capacitados e adaptáveis. Aqui estão as razões principais:

      1. Educação de alta qualidade na Índia
      2. Competição intensa desde cedo
      3. Proximidade com a língua inglesa
      4. Mentalidade de imigração e adaptação
      5. Valorização do esforço coletivo e da liderança inclusiva
      6. Oportunidades nos EUA

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Como saber se uma plataforma de marketplace terá sucesso

As plataformas de marketplace são o tipo de negócio que mais pode lucrar com os efeitos de rede: quanto maior o número de compradores que participam de um marketplace, mais atraente ele se torna para os vendedores, e vice-versa. De fato, mercados como Amazon, Mercado Livre, Shopee, Booking.com e a App Store da Apple conquistaram algumas das posições competitivas mais fortes imagináveis.

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O novo mercado dos negócios na era da computação quântica

As organizações devem se concentrar nas vantagens econômicas que os computadores quânticos podem oferecer, não apenas em sua capacidade de realizar cálculos que seus equivalentes clássicos não conseguem.

Grande parte da comunidade de pesquisa quântica está focada em demonstrar a vantagem quântica — que um computador quântico pode realizar um cálculo impossível para um computador eletrônico clássico. Mas, ao focar nisso, correm o risco de negligenciar bons casos de negócios para a tecnologia, argumentam os autores.

As empresas devem, em vez disso, buscar oportunidades de vantagem econômica quântica — quando um computador quântico fornece uma solução comercialmente relevante mais rapidamente do que um computador clássico poderia, ou quando um computador quântico oferece soluções viáveis que diferem das fornecidas por um computador clássico. Problemas de otimização e aqueles que envolvem trade-offs complexos são áreas particularmente promissoras.

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