Mantenere la regolarizzazione fiscale di un'azienda è essenziale per evitare problemi durante le verifiche. Gli obblighi fiscali e contabili variano in base al regime fiscale adottato e al tipo di attività svolta dall'impresa. Rispettare tali requisiti garantisce conformità alla normativa e riduce i rischi operativi.

Per capire meglio, è importante conoscere i diversi regimi fiscali, come Reddito Reale, Reddito Presunto, Semplificato Nazionale e MEI. Dopo questa comprensione, è possibile approfondire le principali obbligazioni fiscali e contabili che ogni azienda deve seguire per mantenere le proprie attività in modo legale e organizzato.

Cosa sono le obbligazioni fiscali e perché sono importanti?

Obblighi fiscali sono i doveri che le aziende devono adempiere nei confronti del governo, come il pagamento delle tasse, la presentazione delle dichiarazioni e l'emissione di documenti fiscali. Il mancato rispetto di tali obblighi può comportare multe, interessi e persino l'iscrizione dell'azienda nella lista dei debitori, il che rende più difficile l'accesso al credito e può compromettere la reputazione dell'attività.

Alcuni dei principali obblighi fiscali includono

- Imposta sul reddito delle società (IRPJ): imposta federale applicata sul profitto dell'azienda;

Contributo Sociale sul Reddito Netto (CSLL): contributo federale destinato al finanziamento della Sicurezza Sociale;

– Programma di Integrazione Sociale (PIS): contributo federale destinato al finanziamento del pagamento dell'indennità di disoccupazione e del bonus salariale;

Contributo al finanziamento della sicurezza sociale (COFINS): contributo federale destinato al finanziamento della sicurezza sociale;

– Imposta su Prodotti Industrializzati (IPI): imposta federale applicata sui prodotti industrializzati;

– Imposta sulla circolazione delle merci e dei servizi (ICMS): imposta statale applicata sulla circolazione delle merci e sulla prestazione di servizi;

– Imposta sui Servizi (ISS): imposta comunale applicata sulla prestazione di servizi;

– Dichiarazioni: dichiarazione di Debiti e Crediti Fiscali Federali (DCTF), Contabilità Digitale (ECD), Contabilità Fiscale Digitale (EFD), tra le altre;

Emissione di Fatture:emissione di fatture elettroniche(NF-e) per documentare le operazioni di vendita di merci e prestazione di servizi.

Tecnologia come alleata nella gestione fiscale

La tecnologia si è dimostrata una grande alleata nella gestione fiscale delle aziende. I sistemi di gestione aziendale (ERP) automatizzano i processi, facilitano l'emissione delle fatture, generano rapporti precisi e garantiscono la conformità alla normativa. Inoltre, l'integrazione con sistemi di contabilità e piattaforme di e-commerce ottimizza il tempo e riduce il rischio di errori.

Consigli per una gestione fiscale efficiente

È fondamentale che le aziende conoscano i loro obblighi fiscali, identificando tutte le esigenze applicabili al loro settore e rimanendo aggiornate su eventuali cambiamenti nella legislazione. L'organizzazione dei documenti fiscali e contabili è anche essenziale, garantendo che siano sempre accessibili per consultazioni e audit.

L'uso della tecnologia può facilitare lagestione fiscale, attraverso software che automatizzano i processi e migliorano il controllo fiscale. Inoltre, avere il supporto di un commercialista o consulente fiscale contribuisce alla conformità legale e alla riduzione dei rischi. Infine, una pianificazione fiscale ben strutturata consente di ottimizzare la pressione fiscale ed evitare imprevisti finanziari.

Negli ultimi anni, il modo in cui crescono le startup B2B è cambiato drasticamente. L'aumento del costo di acquisizione dei clienti (CAC), la saturazione dei canali a pagamento e la crescente sfiducia del mercato hanno reso evidente un problema: il modello tradizionale di crescita non è più sufficiente. In questo contesto, emerge il concetto di Reputation-Led Growth (RLG), una strategia che mette la reputazione come principale leva di crescita e accelerazione dei ricavi.

La crescita guidata dalla reputazione è un modello di crescita in cui la credibilità, l'autorità e la fiducia nel marchio guidano l'acquisizione, la conversione e la fidelizzazione. Invece di investire solo in performance marketing e SDR aggressivi, le startup che applicano RLG costruiscono un ecosistema in cui i clienti arrivano grazie alla fiducia generata nel mercato.

Se nel Brand-Led Growth (BLG) l'attenzione è sulla costruzione di un'identità di marca forte e memorabile, nel RLG la crescita deriva dall'influenza strategica. Le aziende che dominano questo modello non vendono semplicemente un prodotto o un servizio, ma diventano riferimenti nel loro settore, riducendo la percezione del rischio per l'acquirente e accorciando i cicli di vendita.

Startups che seguono il modello di Reputation Led Growth non dipendono eccessivamente da pubblicità a pagamento o traffico acquistato. Invece, ottengono visibilità attraverso PR strategici, leadership di pensiero e prova sociale. Nel modello tradizionale, il funnel di vendita inizia con traffico a pagamento, generazione di lead e approccio attivo. Nel RLG, i clienti arrivano con maggiore maturità e meno obiezioni, poiché la reputazione dell'azienda è già stata convalidata sul mercato, il che riduce il tempo di chiusura dei contratti perché diventano la scelta sicura e ovvia per i loro clienti. Inoltre, una forte reputazione influisce positivamente sulla fidelizzazione.

Come velocizzare i ricavi con la crescita guidata dalla reputazione?

I CMO delle startup B2B devono capire che la reputazione non è solo un attivo intangibile – è un acceleratore di fatturato. L'implementazione di una strategia di RLG in modo pratico si basa sui seguenti pilastri:

Trasforma i tuoi dirigenti in portavoce strategici
La reputazione di una startup spesso inizia con i suoi leader. CEO e CMO devono essere attivi sul mercato, condividendo conoscenze e guidando discussioni. LinkedIn, eventi del settore e mezzi di comunicazione specializzati sono canali essenziali per questo.

2. Sfrutta PR e media spontanea per generare prova sociale
La presenza costante nei veicoli strategici costruisce fiducia. Il cliente B2B necessita di validazione esterna per ridurre i rischi.

3. Creare credibilità attraverso partnership strategiche
Le startup che si associano a giocatori solidi ottengono istantaneamente più fiducia sul mercato.

Costruisci un ecosistema di sostenitori del tuo marchio
Clienti soddisfatti sono il miglior canale di acquisizione. Nel RLG, la reputazione si diffonde tramite il passaparola digitale e raccomandazioni strategiche. Testimonianze dei clienti e casi di impatto pubblicati sono più potenti di qualsiasi campagna di performance.

La crescita guidata dalla reputazione non è una tendenza passeggera. Nel mercato finanziario, ad esempio, dove la fiducia è tutto, le startup che dominano questo gioco conquistano i clienti più rapidamente, vendono con meno attriti e costruiscono barriere contro la concorrenza. I CMO che capiscono questo smettono di essere semplicemente gestori di marketing e diventano strategisti di crescita, usando la reputazione come un vero motore di scala.

La domanda ora non è più "quanto stiamo investendo nel branding?", ma "come stiamo garantendo che il mercato si fidi del nostro marchio prima ancora del primo contatto commerciale?"

Quante volte ti sei emozionato con una campagna di marketing? Le persone si connettono con le persone, qualcosa che è sempre più presente nelle strategie aziendali per rafforzare questa connessione sentimentale con i propri clienti. Quando un marchio riesce a trasformare il suo messaggio in una storia coinvolgente, smette di essere solo una scelta sul mercato e diventa parte della vita del pubblico, qualcosa che, se ben eseguito, può portare risultati eccellenti per la reputazione del marchio e per le vendite.

Il consumatore moderno è più informato, più esigente e ha meno pazienza per i marchi che semplicemente "spingono" prodotti. Viviamo nell'era della personalizzazione, dello scopo e della trasparenza, dove i marchi che riescono a umanizzare la loro comunicazione e offrire esperienze autentiche, sicuramente, sono in vantaggio. Questo, unito alla crescita dell'intelligenza artificiale e dell'automazione, ha fatto sì che il fattore umano diventasse ancora più valorizzato, sottolineando l'importanza di unire la tecnologia alla sensibilità al fine di creare esperienze memorabili che generino vantaggi competitivi.

In questo scenario, molte aziende creano connessioni emotive così forti che i loro clienti diventano veri e propri fan, connettendosi non solo con i prodotti o servizi offerti, ma con gli esseri umani dietro tutto ciò. Secondo studi di neuromarketing, come prova di ciò, le campagne con contenuto puramente emotivo hanno avuto prestazioni circa il doppio migliori rispetto a quelle con contenuto solo razionale. Ma, una buona narrazione va oltre questa semplice connessione emotiva.

Quando ben costruita e accompagnata da una narrazione ben raccontata, questa connessione suscita desiderio e necessità, facendo sì che il cliente si identifichi con i valori del marchio, senta che esso comprende i suoi dolori e desideri, che parla con lui e percepisca che c'è uno scopo più grande dietro quella comunicazione – qualcosa che può essere decisivo per generare una conversione.

Marchi che creano forti sentono l'impatto direttamente sulle vendite. Infine, i consumatori fedeli tendono ad acquistare più spesso e a difendere quell'azienda, raccomandandola a familiari e amici. Inoltre, questa fedeltà aiuta a ridurre la sensibilità a sconti e promozioni, poiché paghi per ciò che percepisci come valore. I clienti che si sentono compresi e valorizzati hanno anche meno probabilità di migrare verso i concorrenti, migliorando anche il tasso di fidelizzazione.

Ora, come possono le aziende rafforzare questa connessione emotiva e conquistare tutti questi benefici? Inizia conoscendo profondamente il tuo cliente. Usa i dati per capire i tuoi dolori, desideri e comportamenti. Più il contenuto è personalizzato, maggiori sono le possibilità di creare una connessione reale.

Con queste informazioni in mano, costruisci una narrazione autentica. Racconta storie vere, con personaggi, sfide ed emozioni. Una buona narrazione coinvolge perché riflette situazioni della vita del pubblico, suscitando empatia e identificazione. Un consiglio per costruire ciò è utilizzare i trigger emotivi dei consumatori, dopotutto, emozioni come senso di appartenenza, nostalgia, superamento ed empatia, quando usate con sensibilità, rendono il messaggio più memorabile.

Crea esperienze multicanale e memorabili, indipendentemente dalla piattaforma investita. Le campagne devono riflettere il tono emotivo del marchio, e l'esperienza deve essere fluida, coerente e affascinante in tutti i punti di contatto. Tutto ciò deve essere allineato a uno scopo e a valori molto chiari, poiché i consumatori moderni apprezzano i marchi che si posizionano. Trasparenza, inclusione, sostenibilità e responsabilità sociale sono temi che creano coinvolgimento quando comunicati con verità.

Raccogli quante più informazioni possibili sui comportamenti e le esigenze dei tuoi clienti, comprendi i trigger più efficaci per questo pubblico, misura i risultati e comprendi gli impatti di ciò con le metriche di conversione. Marchi che riusciranno a equilibrare questi due universi ( ragione ed emozione) con strategia e sensibilità, non solo venderanno di più, ma conquisteranno anche qualcosa di ancora più prezioso: fedeltà emotiva.

L'Intelligenza Artificiale (IA) è spesso vista come una tecnologia rivoluzionaria, in grado di offrire efficienza, precisione e aprire nuove opportunità strategiche. Tuttavia, mentre le aziende beneficiano dei vantaggi dell'IA, emerge anche una sfida critica e talvolta trascurata: l'equità algoritmica. Vizi nascosti in questi sistemi possono compromettere non solo l'efficienza delle decisioni aziendali, ma anche generare conseguenze legali, etiche e sociali significative.

La presenza di bias algoritmici può essere spiegata dalla natura stessa dell'IA, in particolare nell'apprendimento automatico (machine learning). I modelli sono addestrati con dati storici, e quando questi dati riflettono pregiudizi o distorsioni sociali, gli algoritmi finiscono naturalmente per perpetuare tali bias. Oltre ai bias nelle informazioni, lo stesso algoritmo può causare uno squilibrio nella ponderazione dei fattori effettuata, o nei dati usati come proxy, cioè dati che sostituiscono le informazioni originali, ma non sono ideali per quell'analisi.

Un esempio emblematico di questo fenomeno si trova nell'uso del riconoscimento facciale, specialmente in contesti sensibili come la sicurezza pubblica. Diversi città brasiliane hanno adottato sistemi automatizzati con l'obiettivo di aumentare l'efficacia delle azioni di polizia, ma analisi dimostrano che questi algoritmi commettono frequentemente errori significativi, soprattutto nell'identificare individui di gruppi etnici specifici, come le persone nere. Studi della ricercatrice Joy Buolamwini del MIT, hanno evidenziato che gli algoritmi commerciali presentano tassi di errore superiori al 30% per le donne nere, mentre per gli uomini bianchi, la percentuale diminuisce drasticamente a meno dell'1%.

Legislazione brasiliana: maggiore rigidità nel futuro

In Brasile, oltre alla Legge Generale sulla Protezione dei Dati (LGPD), è in corso anche il Procedimento Legale sull'Intelligenza Artificiale (PL n. 2338/2023), che stabilisce linee guida generali per lo sviluppo e l'applicazione dell'IA nel paese.

Sebbene non ancora approvato, questo progetto di legge già segnala diritti che le aziende dovranno rispettare, come: diritto all'informazione preventiva (informare quando l'utente sta interagendo con un sistema di IA), diritto alla spiegazione delle decisioni automatizzate, diritto di contestare le decisioni algoritmiche e diritto alla non discriminazione per bias algoritmici.

Questi punti richiederanno alle aziende di implementare trasparenza nei sistemi di IA generativa (ad esempio, chiarendo quando un testo o una risposta è stato generato da una macchina) e meccanismi di audit per spiegare come il modello sia arrivato a una determinata uscita.

Governance algoritmica: la soluzione per i pregiudizi

Per le aziende, i bias algoritmici vanno oltre la sfera etica, diventando problemi strategici rilevanti. Algoritmi parziali hanno il potenziale di distorcere decisioni essenziali in processi interni come il reclutamento, la concessione di crediti e l'analisi di mercato. Ad esempio, un algoritmo di analisi delle prestazioni delle filiali che sovrastima sistematicamente le aree urbane a scapito delle zone periferiche (a causa di dati incompleti o pregiudizi) può portare a investimenti mal indirizzati. Così, i bias nascosti minano l'efficacia delle strategie basate sui dati, portando i dirigenti a prendere decisioni basate su informazioni parzialmente errate.

Questi bias possono essere corretti, ma dipenderanno da una struttura di governance algoritmica, con attenzione alla diversità dei dati utilizzati, trasparenza dei processi e inclusione di team diversificati e multidisciplinari nello sviluppo tecnologico. Investendo nella diversità nei team tecnici, ad esempio, le aziende riescono a individuare più rapidamente potenziali fonti di bias, garantendo che vengano considerate prospettive diverse e che eventuali errori vengano rilevati precocemente.

Inoltre, l'uso di strumenti di monitoraggio continuo è fondamentale. Questi sistemi aiutano a rilevare in tempo reale la deriva dei bias algoritmici, consentendo aggiustamenti rapidi e minimizzando l'impatto negativo.

La trasparenza è un'altra pratica essenziale nella mitigazione dei bias. Gli algoritmi non devono funzionare come scatole nere, ma come sistemi chiari ed esplicabili. Quando le aziende scelgono la trasparenza, guadagnano la fiducia di clienti, investitori e regolatori. La trasparenza facilita le verifiche esterne, incentivando una cultura di responsabilità condivisa nella gestione dell'IA.

Altre iniziative includono l'adesione a framework e certificazioni per la governance dell'IA responsabile. Ciò include la creazione di comitati interni di etica sull'IA, la definizione di politiche aziendali per il suo uso e l'adozione di standard internazionali. Ad esempio, framework come: ISO/IEC 42001 (gestione dell'intelligenza artificiale), ISO/IEC 27001 (sicurezza delle informazioni) e ISO/IEC 27701 (privacy) aiutano a strutturare controlli nei processi di dati utilizzati dall'IA generativa. Un altro esempio è il insieme di pratiche raccomandate dal NIST (National Institute of Standards and Technology) degli Stati Uniti che guida la gestione del rischio algoritmico, coprendo la rilevazione di bias, i controlli di qualità dei dati e il monitoraggio continuo dei modelli.

Le consulenze specializzate svolgono un ruolo strategico in questo scenario. Con esperienza in intelligenza artificiale responsabile, governance algoritmica e conformità normativa, queste aziende aiutano le organizzazioni non solo a evitare rischi, ma a trasformare l'equità in un vantaggio competitivo. L'attività di queste consulenze va da valutazioni dettagliate del rischio, allo sviluppo di politiche interne, passando per formazione aziendale sull'etica dell'IA, garantendo che i team siano preparati a identificare e mitigare possibili pregiudizi algoritmici.

In questo modo, la mitigazione dei bias algoritmici non è solo una misura preventiva, ma piuttosto un approccio strategico. Le aziende che si preoccupano dell'equità algoritmica dimostrano responsabilità sociale, rafforzano la loro reputazione e si proteggono da sanzioni legali e crisi pubbliche. Algoritmi imparziali tendono a offrire approfondimenti più precisi ed equilibrati, aumentando l'efficacia delle decisioni aziendali e rafforzando la posizione competitiva delle organizzazioni sul mercato.

Di Sylvio Sobreira Vieira, CEO e Responsabile Consulting di SVX Consultoria