Å opprettholde den skattemessige regulariseringen av et selskap er avgjørende for å unngå problemer under skattekontroller. De skatte- og regnskapsforpliktelsene varierer avhengig av det valgte skattesystemet og typen virksomhet som drives. Oppfyllelse av disse kravene sikrer samsvar med lovgivningen og reduserer operasjonelle risikoer.

For å forstå det bedre, er det viktig å kjenne til de ulike skattesystemene, som virkelig overskudd, presumert overskudd, forenklet nasjonal og MEI. Etter denne forståelsen er det mulig å fordype seg i de viktigste skatte- og regnskapsforpliktelsene som alle selskaper må følge for å opprettholde sin virksomhet på en lovlig og organisert måte.

Hva er skatteforpliktelser og hvorfor er de viktige?

Skatteforpliktelser er de pliktene selskaper har overfor myndighetene, som betaling av skatter, innlevering av erklæringer og utstedelse av skattedokumenter. Manglende oppfyllelse av disse forpliktelsene kan føre til bøter, renter og til og med registrering av selskapet i det aktive gjeldsregisteret, noe som gjør det vanskeligere å få lån og kan skade virksomhetens omdømme.

Noen av de viktigste skatteforpliktelsene inkluderer:

– Skatt på selskapsinntekt (IRPJ): føderal skatt som pålegges selskapets overskudd;

– Sosialskatt på nettoresultatet (CSLL): føderal avgift for finansiering av sosialforsikring;

– Sosial integrasjonsprogram (PIS): føderal bidrag rettet mot finansiering av utbetaling av arbeidsledighetsforsikring og lønnstillegg;

– Bidrag til finansiering av sosialforsikring (COFINS): føderal avgift rettet mot finansiering av sosialforsikring;

– Avgiftsavgift på industrivarer (IPI): føderal avgift som pålegges industrivarer;

– Avgift på omsetning av varer og tjenester (ICMS): statlig avgift som pålegges ved omsetning av varer og levering av tjenester;

– Avgift på tjenester (ISS): kommunal skatt som pålegges for levering av tjenester;

– Erklæringer: erklæring om føderale skatte- og avgiftsdebiteringer (DCTF), digital regnskapsføring (ECD), digital skatte- og avgiftsregnskap (EFD), blant annet;

Utstedelse av fakturaer:utstedelse av elektroniske fakturaer(NF-e) for å dokumentere salgsoperasjoner av varer og tjenesteytelser.

Teknologi som alliert i skatteforvaltningen

Teknologien har vist seg å være en stor alliert i bedriftens skatteforvaltning. Bedriftsstyringssystemer (ERP) automatiserer prosesser, letter utstedelse av fakturaer, genererer nøyaktige rapporter og sikrer samsvar med lovgivningen. I tillegg optimaliserer integrasjonen med regnskapssystemer og e-handelsplattformer tiden og reduserer risikoen for feil.

Tips for an efficient fiscal management

Det viktig at selskaper kjenner sine skatteforpliktelser, identifiserer alle krav som gjelder for deres sektor og holder seg oppdatert på eventuelle endringer i lovgivningen. Organiseringen av skatte- og regnskapsdokumenter er også viktig, og sikrer at de alltid er tilgjengelige for konsultasjoner og revisjoner.

Bruken av teknologi kan gjøre det lettere åskattforvaltning, gjennom programvare som automatiserer prosesser og forbedrer skattekontrollen. I tillegg bidrar det å ha veiledning fra en regnskapsfører eller skatterådgiver til å sikre lovgivningsmessig samsvar og redusere risiko. Til slutt gjør en godt strukturert skatteplanlegging det mulig å optimalisere skattebyrden og unngå økonomiske uforutsette hendelser.

De de siste årene har måten B2B-startups vokser på endret seg drastisk. Økningen i kundervervekostnader (CAC), metningen av betalte kanaler og den økende mistilliten i markedet har gjort et problem tydelig: den tradisjonelle vekstmodellen er ikke lenger tilstrekkelig. I denne sammenhengen oppstår konseptet Reputation-Led Growth (RLG), en strategi som setter omdømmet som den viktigste drivkraften for vekst og inntektsøkning.

Reputation-Led Growth er en vekstmodell der troverdighet, autoritet og tillit til merket driver anskaffelse, konvertering og lojalitet. I stedet for bare å investere i performance marketing og aggressive SDR-er, bygger startups som bruker RLG et økosystem der kunder kommer på grunn av tilliten som er bygget i markedet.

Hvis Brand-Led Growth (BLG) fokuserer på å bygge en sterk og minneverdig merkevareidentitet, kommer veksten i RLG fra strategisk påvirkning. Selskaper som dominerer denne modellen selger ikke bare et produkt eller en tjeneste, men blir referanser innen sitt område, noe som reduserer oppfatningen av risiko for kjøperen og forkorter salgscykluser.

Startups som følger modellen Reputation Led Growth er ikke avhengige av betalte annonser eller kjøpt trafikk. I stedet oppnår de synlighet gjennom strategisk PR, tankelederskap og sosial bevisføring. I den tradisjonelle modellen begynner salgstrakten med betalt trafikk, lead-generering og aktiv tilnærming. På RLG kommer kundene med mer modenhet og færre innvendinger, fordi selskapets omdømme allerede er bekreftet i markedet, noe som reduserer tiden det tar å inngå avtaler fordi de blir det trygge og åpenbare valget for kundene sine. I tillegg påvirker et sterkt omdømme positivt kundelojaliteten.

Hvordan akselerere inntekten med Reputation-Led Growth?

CMOs av B2B oppstartsselskaper må forstå at omdømme ikke bare er en immateriell eiendel – det er en inntektsfremmer. Implementeringen av en RLG-strategi på en praktisk måte er basert på følgende pilarer:

1. Gjør dine ledere til strategiske talspersoner
Rykten om en oppstart starter ofte med lederne deres. CEO-er og CMO-er må være aktive i markedet, dele kunnskap og lede diskusjoner. LinkedIn, bransjearrangementer og spesialiserte medier er viktige kanaler for dette.

2. Bruk PR og organisk media for å skape sosial bevis
Den konsistente tilstedeværelsen i strategiske kjøretøy bygger tillit. B2B-kunden trenger ekstern validering for å redusere risiko.

3. Skap troverdighet gjennom strategiske partnerskap
oppstarts som samarbeider med sterke aktører får umiddelbart mer tillit i markedet.

4. Bygg et økosystem av forsvarere av merkevaren din
Kunder som er fornøyde er den beste kanalen for anskaffelse. På RLG sprer omdømmet seg gjennom digital munn-til-munn og strategiske anbefalinger. Kundevitnesbyrd og suksesshistorier publisert er mer kraftfulle enn noen ytelseskampanje.

Reputation-Led Growth er ikke en midlertidig trend. I finansmarkedet, for eksempel, hvor tillit er alt, vinner startups som dominerer dette spillet kunder raskere, selger med mindre friksjon og bygger barrierer mot konkurrentene. CMOs som som forstår dette, slutter å være bare markedsføringsledere og blir vekststrategere, ved å bruke omdømme som en virkelig skaleringsmotor.

Spørsmålet er nå ikke lenger "hvor mye investerer vi i merkevarebygging?", men heller "hvordan sikrer vi at markedet stoler på merkevaren vår før første kommersielle kontakt?"

Hvor mange ganger har du blitt rørt av en markedsføringskampanje? Folk knytter kontakt med folk, noe som blir stadig mer til stede i bedriftsstrategier for å styrke denne følelsesmessige forbindelsen med kundene sine. Når et merke klarer å omforme budskapet sitt til en engasjerende historie, slutter det å være bare et alternativ på markedet og blir en del av publikums liv, noe som, hvis det er godt utført, kan gi utmerkede resultater for merkevarens omdømme og salg.

Den moderne forbruker er mer informert, mer kravstor og har mindre tålmodighet med merker som bare "pusher" produkter. Vi lever i en æra med personalisering, formål og åpenhet, hvor merkevarer som klarer å humanisere sin kommunikasjon og tilby autentiske opplevelser, definitivt ligger foran. Dette, i tillegg til veksten av kunstig intelligens og automatisering, har ført til at den menneskelige faktoren blir enda mer verdsatt, og understreker viktigheten av å kombinere teknologi med følsomhet for å skape minneverdige opplevelser som gir konkurransefordeler.

I denne situasjonen skaper mange selskaper så sterke emosjonelle bånd at kundene deres blir ekte fans, og knytter seg ikke bare til produktene eller tjenestene som tilbys, men også til menneskene bak alt dette. Ifølge neuromarketing-studier, som bevis på dette, har kampanjer med rent følelsesmessig innhold hatt omtrent dobbelt så god ytelse som de med bare rasjonelt innhold. Men, en god historiefortelling går utover bare denne emosjonelle forbindelsen.

Når den er godt bygget opp og kombinert med en godt fortalt historie, vekker denne forbindelsen ønske og behov, og får kunden til å identifisere seg med merkets verdier, føle at det forstår deres smerter og ønsker, at det snakker med dem, og innse at det ligger en større hensikt bak den kommunikasjonen – noe som kan være avgjørende for å skape en konvertering.

Merker som skaper sterke følelser merker direkte påvirkning på salget. Til slutt har lojale forbrukere en tendens til å kjøpe oftere og forsvare selskapet, anbefale det til familie og venner. I tillegg hjelper denne lojaliteten med å redusere følsomheten for rabatter og kampanjer, fordi du betaler for det du oppfatter som verdi. Kunder som føler seg forstått og verdsatt har også mindre sjanse for å migrere til konkurrenter, noe som også forbedrer beholdningsraten.

Nå, hvordan kan bedrifter styrke denne emosjonelle forbindelsen og oppnå alle disse fordelene? Begynn med å bli kjent med kunden din, dypt. Bruk data for å forstå dine smerter, ønsker og atferd. Jo mer personlig innholdet er, desto større er sjansen for å skape en ekte forbindelse.

Med disse, com essas informações em mãos, construa uma narrativa autêntica. Fortell ekte historier, med karakterer, utfordringer og følelser. En god fortelling engasjer fordi den speiler situasjoner fra publikums liv, vekker empati og identifikasjon. Et tips for å bygge dette er å bruke forbrukernes emosjonelle triggere, tross alt, følelser som tilhørighet, nostalgi, mestring og empati, når de brukes med følsomhet, gjør budskapet mer minneverdig.

Lag opp minneverdige flerkanalsopplevelser, uansett hvilken plattform du investerer i. Kampanjene bør gjenspeile merkevarens emosjonelle tone, og opplevelsen må være flytende, sammenhengende og fortryllende på alle kontaktpunkter. Alt dette må være i samsvar med et veldig klart formål og verdier, fordi moderne forbrukere verdsetter merker som tar standpunkt. Åpenhet, inkludering, bærekraft og sosialt ansvar er temaer som skaper engasjement når de kommuniseres med sannhet.

Samle så mye informasjon som mulig om kundenes atferd og behov, forstå hvilke triggere som fungerer best for dette publikummet, mål resultatene og forstå konsekvensene av dette med konverteringsmålinger. Merker som klarer å balansere disse to universene (fornuft og følelser) med strategi og følsomhet, vil ikke bare selge mer, men også oppnå noe enda mer verdifullt: emosjonell lojalitet.

Kunstig intelligens (KI) blir ofte sett på som en revolusjonerende teknologi, i stand til å gi effektivitet, presisjon og åpne nye strategiske muligheter. Imidlertid, mens selskaper drar nytte av fordelene med AI, oppstår også en kritisk og noen ganger oversett utfordring: algoritmisk rettferdighet. Skjulte skjevheter i disse systemene kan ikke bare kompromittere effektiviteten av forretningsbeslutninger, men også føre til betydelige juridiske, etiske og sosiale konsekvenser.

Tilstedeværelsen av algoritmiske skjevheter kan forklares av selve IA-ens natur, spesielt innen maskinlæring. Modeller er trent med historiske data, og når disse dataene reflekterer fordommer eller sosiale skjevheter, ender algoritmene naturlig nok opp med å forsterke disse skjevhetene. I tillegg til skjevhetene i informasjonen kan selve algoritmen føre til en ubalanse i vektingen av faktorer, eller i dataene som brukes som proxy, det vil si data som erstatter de opprinnelige opplysningene, men som ikke er ideelle for den aktuelle analysen.

Et et emblemisk eksempel på dette fenomenet finnes i bruken av ansiktsgjenkjenning, spesielt i sensitive sammenhenger som offentlig sikkerhet. Ulike brasilianske byer har tatt i bruk automatiserte systemer for å øke effektiviteten av politiets innsats, men analyser viser at disse algoritmene ofte gjør betydelige feil, spesielt når det gjelder å identifisere personer fra spesifikke etniske grupper, som svarte mennesker. Studier av forskeren Joy Buolamwini ved MIT viste at kommersielle algoritmer har feilrater over 30 % for svarte kvinner, mens for hvite menn faller feilraten drastisk til under 1 %.

Brasiliansk lovgivning: mer strenghet i fremtiden

I Brasil, i tillegg til den generelle databeskyttelsesloven (LGPD), er også den juridiske rammen for kunstig intelligens (PL nr. 2338/2023) under behandling, som fastsetter generelle retningslinjer for utvikling og bruk av AI i landet.

Selv om det ennå ikke er godkjent, signaliserer dette lovforslaget allerede rettigheter som selskaper skal respektere, som: retten til forhåndsinformasjon (informere når brukeren interagerer med et AI-system), retten til forklaring av automatiserte beslutninger, retten til å protestere mot algoritmiske beslutninger og retten til ikke-diskriminering på grunn av algoritmiske skjevheter.

Disse punktene vil kreve at selskaper implementerer åpenhet i generative AI-systemer (for eksempel å tydeliggjøre når en tekst eller et svar er generert av maskin) og revisjonsmekanismer for å forklare hvordan modellen kom frem til en bestemt utgang.

Algoritmisk styring: løsningen på skjevheter

For bedrifter går algoritmiske skjevheter utover den etiske sfæren og blir viktige strategiske problemer. Biasete algoritmer har potensial til å forvrenge viktige beslutninger i interne prosesser som rekruttering, kredittvurdering og markedsanalyse. For eksempel kan en algoritme for filialytelsesanalyse som systematisk overvurderer urbane områder på bekostning av perifere områder (på grunn av ufullstendige data eller skjevheter) føre til feilaktige investeringer. På denne måten undergraver skjulte skjevheter effektiviteten av datadrevne strategier, noe som får ledere til å ta beslutninger basert på delvis feilaktig informasjon.

Disse skjevhetene kan rettes opp, men vil avhenge av en algoritmisk styringsstruktur med fokus på mangfoldet i dataene som brukes, åpenhet i prosessene og inkludering av mangfoldige og tverrfaglige team i teknologisk utvikling. Ved å investere i mangfold i de tekniske teamene, kan selskaper for eksempel raskere identifisere potensielle kilder til skjevhet, sikre at ulike perspektiver blir vurdert og at feil oppdages tidlig.

I tillegg er bruk av kontinuerlige overvåkingsverktøy avgjørende. Disse systemene hjelper med å oppdage algoritmiske skjevheter i sanntid, noe som muliggjør raske justeringer og minimerer negativ innvirkning.

Åpenhet er en annen viktig praksis i mitigeringen av skjevheter. Algoritmer skal ikke fungere som svarte bokser, men som klare og forklarbare systemer. Når selskaper velger å være åpne, vinner de tillit fra kunder, investorer og reguleringsmyndigheter. Åpenhet gjør eksterne revisjoner enklere, og fremmer en kultur for delt ansvar i AI-styring.

Andre initiativer inkluderer tilslutning til rammeverk og sertifiseringer for ansvarlig AI-styring. Dette inkluderer å opprette interne etikk-komiteer for AI, å fastsette bedriftsretningslinjer for bruken, og å adoptere internasjonale standarder. For eksempel hjelper rammeverk som: ISO/IEC 42001 (kunstig intelligensstyring), ISO/IEC 27001 (informasjonssikkerhet) og ISO/IEC 27701 (personvern) med å strukturere kontroller i dataprocessene som brukes av generativ AI. Et annet eksempel er settet med anbefalte praksiser fra NIST (National Institute of Standards and Technology) i USA som veileder risikostyring av algoritmer, inkludert oppdagelse av skjevhet, datakvalitetskontroller og kontinuerlig overvåking av modeller.

Spesialiserte konsulenttjenester spiller en strategisk rolle i dette scenariet. Med ekspertise innen ansvarlig kunstig intelligens, algoritmegodkjenning og regulatorisk samsvar, hjelper disse selskapene organisasjoner ikke bare med å unngå risiko, men også med å gjøre rettferdighet til en konkurransefordel. Virksomheten til disse konsulentfirmaene spenner fra detaljerte risikovurderinger til utvikling av interne retningslinjer, inkludert bedriftsopplæring om etikk i kunstig intelligens, for å sikre at team er forberedt på å identifisere og mitigere potensielle algoritmiske skjevheter.

På denne måten er mitigering av algoritmiske skjevheter ikke bare en forebyggende tiltak, men en strategisk tilnærming. Bedrifter som bryr seg om algoritmisk rettferdighet viser samfunnsansvar, styrker sitt omdømme og beskytter seg mot juridiske sanksjoner og offentlige kriser. Upartiske algoritmer har en tendens til å gi mer nøyaktige og balanserte innsikter, noe som øker effektiviteten av forretningsbeslutninger og styrker organisasjoners konkurranseposisjon i markedet.

Av Sylvio Sobreira Vieira, administrerende direktør og leder for konsulenttjenester hos SVX Consultoria