Mantener la regularización fiscal de una empresa es esencial para evitar problemas en auditorías. Las obligaciones fiscales y contables varían según el régimen tributario adoptado y el tipo de actividad ejercida por el negocio. Cumplir con estos requisitos garantiza la conformidad con la legislación y reduce los riesgos operativos.

Para entender mejor, es importante conocer los diferentes regímenes tributarios, como Lucro Real, Lucro Presumido, Simples Nacional y MEI. Después de esta comprensión, es posible profundizar en las principales obligaciones fiscales y contables que toda empresa debe seguir para mantener sus actividades de forma legal y organizada.

¿Qué son las obligaciones fiscales y por qué son importantes?

Las obligaciones fiscales son los deberes que las empresas tienen que cumplir ante el gobierno, como el pago de impuestos, la presentación de declaraciones y la emisión de documentos fiscales. El incumplimiento de estas obligaciones puede acarrear multas, intereses e incluso la inscripción de la empresa en la deuda activa, lo que dificulta el acceso al crédito y puede comprometer la reputación del negocio.

Algunas de las principales obligaciones fiscales incluyen

Impuesto sobre la Renta de las Personas Jurídicas (IRPJ): impuesto federal que grava las ganancias de la empresa.

- Contribución Social sobre la Ganancia Neta (CSLL): contribución federal destinada a la financiación de la Seguridad Social;

– Programa de Integración Social (PIS): contribución federal destinada a financiar el pago del seguro de desempleo y del bono salarial;

– Contribución para la Financiación de la Seguridad Social (COFINS): contribución federal destinada a la financiación de la Seguridad Social;

- Impuesto sobre Productos Industrializados (IPI): impuesto federal que grava los productos industrializados;

- Impuesto sobre Circulación de Mercancías y Servicios (ICMS): impuesto estatal que grava la circulación de mercancías y la prestación de servicios;

- Impuesto sobre Servicios (ISS): impuesto municipal que grava la prestación de servicios;

– Declaraciones: declaración de Débitos y Créditos Tributarios Federales (DCTF), Escrituração Contábil Digital (ECD), Escrituração Fiscal Digital (EFD), entre otras;

Emisión de Facturas:emisión de facturas electrónicas(NF-e) para documentar las operaciones de venta de mercancías y prestación de servicios.

Tecnología como aliada en la gestión fiscal

La tecnología se ha mostrado una gran aliada en la gestión fiscal de las empresas. Los sistemas de gestión empresarial (ERPs) automatizan procesos, facilitan la emisión de facturas, generan informes precisos y garantizan el cumplimiento de la legislación. Además, la integración con sistemas de contabilidad y plataformas de comercio electrónico optimiza el tiempo y reduce el riesgo de errores.

Consejos para una gestión fiscal eficiente

Es fundamental que las empresas conozcan sus obligaciones fiscales, identificando todos los requisitos aplicables a su segmento y manteniéndose actualizadas sobre posibles cambios en la legislación. La organización de los documentos fiscales y contables también es esencial, garantizando que estén siempre accesibles para consultas y auditorías.

El uso de la tecnología puede facilitar lagestión tributaria, mediante programas que automatizan procesos y mejoran el control fiscal. Además, contar con la orientación de un contador o consultor tributario contribuye a la conformidad legal y la reducción de riesgos. Por último, una planificación fiscal bien estructurada permite optimizar la carga tributaria y evitar imprevistos financieros.

En los últimos años, la forma en que crecen las startups B2B ha cambiado drásticamente. El aumento del costo de adquisición de clientes (CAC), la saturación de los canales pagos y la creciente desconfianza del mercado hicieron evidente un problema: el modelo tradicional de crecimiento ya no es suficiente. En este contexto, surge el concepto de Reputation-Led Growth (RLG), una estrategia que coloca la reputación como la principal palanca de crecimiento y aceleración de ingresos.

El crecimiento basado en la reputación es un modelo de crecimiento en el que la credibilidad, la autoridad y la confianza de la marca impulsan la adquisición, conversión y retención. En lugar de simplemente invertir en marketing de rendimiento y SDRs agresivos, las startups que aplican RLG construyen un ecosistema donde los clientes llegan por la confianza generada en el mercado.

Se en el Crecimiento Liderado por Marca (CLM) el enfoque está en la construcción de una identidad de marca fuerte y memorable, en el Crecimiento Liderado por la Recomendación (CLR) el crecimiento proviene de la influencia estratégica. Empresas que dominan este modelo não apenas vendem um producto o servicio, sino que se convierten en referencias en su sector, reduciendo la percepción de riesgo para el comprador y acortando los ciclos de venta.

Las startups que siguen el modelo de Reputation Led Growth no dependen excesivamente de anuncios pagados o tráfico comprado. En lugar de eso, consiguen visibilidad a través de relaciones públicas estratégicas, liderazgo de pensamiento y prueba social. En el modelo tradicional, el embudo de ventas comienza con tráfico pagado, generación de leads y abordaje activo. En RLG, los clientes llegan con más madurez y menos objeciones, ya que la reputación de la empresa ya ha sido validada en el mercado, lo que reduce el tiempo de cierre de contratos porque se convierten en la opción segura y obvia para sus clientes. Además, una reputación sólida impacta positivamente en la retención.

¿Cómo acelerar los ingresos con crecimiento basado en la reputación?

Los CMOs de startups B2B necesitan entender que la reputación no es solo un activo intangible, sino un acelerador de ingresos. La implementación de una estrategia de RLG de manera práctica, se basa en los siguientes pilares:

1. Convierta a sus ejecutivos en portavoces estratégicos
La reputación de una startup a menudo comienza con sus líderes. Los CEOs y CMOs necesitan estar activos en el mercado, compartiendo conocimiento y liderando discusiones. LinkedIn, eventos del sector y medios especializados son canales esenciales para ello.

2. Aproveche PR y medios espontáneos para generar prueba social
La presencia constante en vehículos estratégicos genera confianza. El cliente B2B necesita validación externa para reducir riesgos.

3. Gane credibilidad a través de alianzas estratégicas
Las startups que se asocian con jugadores sólidos ganan instantáneamente más confianza en el mercado.

4. Construya un ecosistema de defensores de su marca
Clientes satisfechos son el mejor canal de adquisición. En RLG, la reputación se difunde por boca a boca digital y recomendaciones estratégicas. Testimonios de clientes y casos de impacto publicados son más poderosos que cualquier campaña de rendimiento.

El crecimiento basado en la reputación no es una tendencia pasajera. En el mercado financiero, por ejemplo, donde la confianza lo es todo, las startups que dominan este juego conquistan clientes más rápido, venden con menos fricción y construyen barreras contra la competencia. Los CMOs que entienden esto dejan de ser solo gestores de marketing y pasan a ser estrategas de crecimiento, utilizando la reputación como un motor real de escala.

La pregunta ahora ya no es “¿cuánto estamos invirtiendo en branding?”, sino “¿cómo estamos asegurando que el mercado confía en nuestra marca incluso antes del primer contacto comercial?”

¿Cuántas veces te has emocionado con una campaña de marketing? Las personas se conectan con personas, algo que está cada vez más presente en las estrategias corporativas para fortalecer esa conexión sentimental con sus clientes. Cuando una marca logra transformar su mensaje en una historia envolvente, deja de ser solo una opción en el mercado y se convierte en parte de la vida del público, algo que, si se ejecuta bien, puede traer excelentes resultados para la reputación de la marca y las ventas.

El consumidor moderno está más informado, más exigente y con menos paciencia para las marcas que solo "empujan" productos. Vivimos la era de la personalización, del propósito y de la transparencia, donde las marcas que logran humanizar su comunicación y ofrecer experiencias auténticas, sin duda, lideran el camino. Eso, junto con el crecimiento de la inteligencia artificial y la automatización, hizo que el factor humano pasara a ser aún más valorado, resaltando la importancia de unir la tecnología con la sensibilidad para crear experiencias memorables que generen ventajas competitivas.

En este escenario, muchas empresas crean conexiones emocionales tan fuertes que sus clientes se convierten en verdaderos fanáticos, conectándose no solo con los productos o servicios ofrecidos, sino con las personas detrás de todo esto. De acuerdo con estudios de neuromarketing, como prueba de ello, las campañas con contenido puramente emocional tuvieron un rendimiento aproximadamente el doble de mejor que aquellas con contenido solo racional. Pero, una buena narración va más allá de solo esa conexión emocional.

Cuando está bien construida y acompañada de una narrativa bien contada, esa conexión despierta deseo y necesidad, haciendo que el cliente se identifique con los valores de la marca, sienta que ella entiende sus dolores y deseos, que conversa con él y perciba que hay un propósito mayor detrás de esa comunicación, algo que puede ser decisivo para generar una conversión.

Marcas que criam fortes sienten el impacto directamente en las ventas. Al final, los consumidores leales tienden a comprar más veces y a defender esa empresa, recomendándola a familiares y amigos. Además, esa fidelidad ayuda a reducir la sensibilidad a descuentos y promociones, ya que pagas por aquello que percibes como valioso. Clientes que se sienten comprendidos y valorados también tienen menos probabilidades de migrar a la competencia, mejorando también la tasa de retención.

Ahora, ¿cómo pueden las empresas fortalecer esa conexión emocional y conquistar todos esos beneficios? Comience conociendo, profundamente, a su cliente. Utiliza datos para entender tus dolores, deseos y comportamientos. Cuanto más personalizado sea el contenido, mayor será la probabilidad de generar una conexión real.

Con esta información en mano, construya una narrativa auténtica. Cuenta historias reales, con personajes, desafíos y emociones. Una buena narrativa engancha porque refleja situaciones de la vida del público, despertando empatía e identificación. Un consejo para construir esto es utilizar los gatillos emocionales de los consumidores, después de todo, emociones como pertenencia, nostalgia, superación y empatía, cuando se usan con sensibilidad, hacen que el mensaje sea más impactante.

Crea experiencias multicanal y memorables, independientemente de la plataforma en la que inviertas. Las campañas deben reflejar el tono emocional de la marca, y la experiencia debe ser fluida, coherente y encantadora en todos los puntos de contacto. Todo esto debe estar alineado con un propósito y un valor muy claros, ya que los consumidores modernos valoran las marcas que se posicionan. Transparencia, inclusión, sostenibilidad y responsabilidad social son temas que generan compromiso cuando se comunican con verdad.

Recoge la mayor cantidad de información posible sobre los comportamientos y necesidades de tus clientes, comprende los desencadenantes que funcionan mejor para este público, mide los resultados y entiende los impactos de esto con las métricas de conversión. Marcas que consigan equilibrar estos dos universos (razón y emoción) con estrategia y sensibilidad, no solo venderán más, sino que también conquistarán algo aún más valioso: lealtad emocional.

La Inteligencia Artificial (IA) se ve con frecuencia como una tecnología revolucionaria, capaz de proporcionar eficiencia, precisión y abrir nuevas oportunidades estratégicas. Sin embargo, mientras las empresas se benefician de las ventajas de la IA, también surge un desafío crítico y a veces descuidado: la equidad algorítmica. Sesgos ocultos en estos sistemas pueden comprometer no solo la eficiencia de las decisiones empresariales, sino también generar consecuencias legales, éticas y sociales significativas.

La presencia de sesgos algorítmicos puede explicarse por la naturaleza de la propia IA, especialmente en el aprendizaje automático (machine learning). Los modelos se entrenan con datos históricos, y cuando estos datos reflejan prejuicios o distorsiones sociales, los algoritmos naturalmente terminan perpetuando estos sesgos. Además de los sesgos en la información, el propio algoritmo puede generar una descompensación en la ponderación de los factores realizada, o en los datos utilizados como proxy, es decir, datos que sustituyen la información original, pero no son los ideales para ese análisis.

Un ejemplo emblemático de este fenómeno se encuentra en el uso del reconocimiento facial, especialmente en contextos sensibles como la seguridad pública. Varias ciudades brasileñas han adoptado sistemas automatizados con el objetivo de aumentar la eficacia de las acciones policiales, pero los análisis demuestran que estos algoritmos con frecuencia cometen errores significativos, sobre todo al identificar a individuos de grupos étnicos específicos, como las personas negras. Los estudios de la investigadora Joy Buolamwini, del MIT, señalaron que los algoritmos comerciales presentan tasas de error superiores al 30% para mujeres negras, mientras que para hombres blancos, la tasa cae drásticamente a menos del 1%.

Legislación brasileña: más rigidez en el futuro

En Brasil, además de la Ley General de Protección de Datos (LGPD), también está en trámite el Marco Legal de la IA (PL nº 2338/2023), que establece directrices generales para el desarrollo y la aplicación de la IA en el país​.

Aunque aún no está aprobado, este proyecto de ley ya señala derechos que las empresas deberán respetar, como: derecho a la información previa (informar cuando el usuario está interactuando con un sistema de IA), derecho a la explicación de las decisiones automatizadas, derecho a impugnar decisiones algorítmicas y derecho a la no discriminación por sesgos algorítmicos​.

Estos puntos exigirán que las empresas implementen transparencia en los sistemas de IA generativa (por ejemplo, dejando claro cuándo un texto o respuesta fue generado por máquina) y mecanismos de auditoría para explicar cómo el modelo llegó a una determinada salida.

Gobernanza algorítmica: la solución para los sesgos

Para las empresas, los sesgos algorítmicos van más allá del ámbito ético, se convierten en problemas estratégicos relevantes. Los algoritmos sesgados tienen el potencial de distorsionar decisiones esenciales en procesos internos como reclutamiento, concesión de crédito y análisis de mercado. Por ejemplo, un algoritmo de análisis de rendimiento de sucursales que sobreestima sistemáticamente las regiones urbanas en detrimento de las regiones periféricas (debido a datos incompletos o prejuicios) puede llevar a inversiones mal dirigidas. Así, sesgos ocultos minan la eficacia de las estrategias basadas en datos, haciendo que los ejecutivos tomen decisiones basadas en información parcialmente incorrecta.

Estos sesgos pueden corregirse, pero dependerán de una estructura de gobernanza algorítmica, con enfoque en la diversidad de los datos utilizados, transparencia de los procesos y en la inclusión de equipos diversos y multidisciplinarios en el desarrollo tecnológico. Al invertir en diversidad en los equipos técnicos, por ejemplo, las empresas pueden identificar más rápidamente posibles fuentes de sesgo, garantizando que se consideren diferentes perspectivas y que se detecten fallos de manera temprana.

Además, el uso de herramientas de monitoreo continuo es fundamental. Estos sistemas ayudan a detectar la deriva de sesgos algorítmicos en tiempo real, permitiendo ajustes rápidos y minimizando el impacto negativo.

La transparencia es otra práctica esencial en la mitigación de sesgos. Los algoritmos no deben funcionar como cajas negras, sino como sistemas claros y explicables. Cuando las empresas optan por la transparencia, ganan la confianza de clientes, inversores y reguladores. La transparencia facilita auditorías externas, fomentando una cultura de responsabilidad compartida en la gestión de la IA.

Otras iniciativas incluem la adhesión a marcos y certificaciones para la gobernanza de IA responsable. Esto incluye crear comités internos de ética en IA, definir políticas corporativas para su uso y adoptar estándares internacionales. Por ejemplo, marcos como: la ISO/IEC 42001 (gestión de inteligencia artificial), la ISO/IEC 27001 (seguridad de la información) y la ISO/IEC 27701 (privacidad) ayudan a estructurar controles en los procesos de datos utilizados por IA generativa. Otro ejemplo es el conjunto de prácticas recomendadas por el NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) de EE. UU. que orienta la gestión del riesgo algorítmico, cubriendo la detección de sesgos, verificaciones de calidad de datos y monitoreo continuo de modelos.

Las consultorías especializadas desempeñan un papel estratégico en este escenario. Con experiencia en inteligencia artificial responsable, gobernanza algorítmica y cumplimiento regulatorio, estas empresas ayudan a las organizaciones no solo a evitar riesgos, sino a convertir la equidad en una ventaja competitiva. La actuación de estas consultorías va desde evaluaciones detalladas de riesgo, hasta el desarrollo de políticas internas, pasando por entrenamientos corporativos sobre ética en IA, garantizando que los equipos estén preparados para identificar y mitigar posibles sesgos algorítmicos.

De esta manera, la mitigación de los sesgos algorítmicos no es solo una medida preventiva, sino una estrategia. Empresas que se preocupam com a equidade algorítmica demuestran responsabilidad social, refuerzan su reputación y se protegen contra sanciones legales y crisis públicas. Los algoritmos imparciales tienden a ofrecer ideas más precisas y equilibradas, aumentando la eficacia de las decisiones empresariales y fortaleciendo la posición competitiva de las organizaciones en el mercado.

Por Sylvio Sobreira Vieira, CEO y Jefe de Consultoría de SVX Consultoría