Att upprätthålla ett företags skatte- och avgiftsreglering är avgörande för att undvika problem vid revisioner. De skatte- och redovisningsskyldigheter varierar beroende på den valda skatteordningen och typen av verksamhet som företaget bedriver. Att uppfylla dessa krav säkerställer efterlevnad av lagstiftningen och minskar operativa risker.

För att förstå bättre är det viktigt att känna till de olika skattesystemen, såsom Verklig vinst, Presumerad vinst, Enkel nationell och MEI. Efter denna förståelse är det möjligt att fördjupa sig i de viktigaste skatte- och redovisningsskyldigheterna som varje företag måste följa för att hålla sina verksamheter lagliga och organiserade.

Vad är skatteplikter och varför är de viktiga?

Skatteplikter är de skyldigheter som företagen har att uppfylla gentemot regeringen, såsom att betala skatter, lämna in deklarationer och utfärda skattedokument. Underlåtenhet att uppfylla dessa skyldigheter kan leda till böter, räntor och till och med att företaget registreras i det aktiva skuldbördan, vilket försvårar tillgången till kredit och kan äventyra företagets rykte.

Några av de viktigaste skatteplikterna inkluderar

– Företagsinkomstskatt (IRPJ): federal skatt som tas ut på företagets vinst;

– Sociala avgiften på nettoresultatet (CSLL): en federal avgift avsedd för finansiering av socialförsäkringen;

– Social Integrationsprogram (PIS): federal bidrag avsett för finansiering av betalning av arbetslöshetsersättning och lönebidrag;

– Bidrag till finansiering av socialförsäkringen (COFINS): federal bidrag avsett för finansiering av socialförsäkringen;

- Skatt på förädlade produkter (IPI): federal skatt som tas ut på förädlade produkter;

– Skatt på omsättning av varor och tjänster (ICMS): statlig skatt som gäller för varutransporter och tjänsteleveranser;

- Tjänsteavgift (ISS): kommunal skatt som gäller för tillhandahållande av tjänster;

– Deklarationer: deklaration av federala skattefordringar och skattefordringar (DCTF), digital bokföring (ECD), digital skattedeklaration (EFD), bland annat;

- Utfärdande av fakturor:utgivning av elektroniska fakturor(NF-e) för att dokumentera försäljning av varor och tjänsteleveranser.

Teknik som allierad i skatteförvaltningen

Teknologin har visat sig vara en stor allierad i företagens skattehantering. Företagsledningssystem (ERP) system automatiserar processer, underlättar utfärdandet av fakturor, genererar exakta rapporter och säkerställer efterlevnad av lagstiftningen. Dessutom optimerar integrationen med bokföringssystem och e-handelsplattformar tiden och minskar risken för fel.

Tips för en effektiv skattehantering

Det är avgörande att företagen känner till sina skatteplikter, identifierar alla krav som gäller för deras sektor och håller sig uppdaterade om eventuella förändringar i lagstiftningen. Organisationen av skatte- och bokföringsdokument är också avgörande, och säkerställer att de alltid är tillgängliga för granskning och revision.

Användningen av teknik kan underlättaskatteförvaltning, genom programvara som automatiserar processer och förbättrar skattekontrollen. Dessutom bidrar det till att följa lagstiftningen och minska riskerna att ha en skatterådgivare eller revisor. Slutligen gör en välstrukturerad skatteplanering det möjligt att optimera skattebördan och undvika oväntade ekonomiska problem.

Under de senaste åren har sättet som B2B-startups växer på förändrats drastiskt. Ökningen av kundanskaffningskostnaden (CAC), mättnad av betalda kanaler och den växande misstroen på marknaden har gjort ett problem tydligt: den traditionella tillväxtmodellen är inte längre tillräcklig. I detta sammanhang uppstår konceptet Reputation-Led Growth (RLG), en strategi som sätter ryktet som den främsta drivkraften för tillväxt och intäktsaccelerering.

Reputation-Led Growth är en tillväxtmodell där varumärkets trovärdighet, auktoritet och förtroende driver förvärv, konvertering och behållning. Istället för att bara investera i performance marketing och aggressiva SDRs bygger startups som tillämpar RLG ett ekosystem där kunder kommer på grund av det förtroende som skapas på marknaden.

Om Brand-Led Growth (BLG) är fokuset på att bygga en stark och minnesvärd varumärkesidentitet, medan tillväxten i RLG kommer från strategisk påverkan. Företag som behärskar denna modell säljer inte bara en produkt eller tjänst, utan blir referenser inom sin bransch, vilket minskar köparens upplevda risk och förkortar försäljningscykler.

Startups som följer modellen Reputation Led Growth är inte beroende av betalda annonser eller köpt trafik. Istället uppnår de synlighet genom strategisk PR, thought leadership och socialt bevis. I den traditionella modellen börjar försäljningstratten med betald trafik, leadgenerering och aktiv kontakt. På RLG anländer kunderna med större mognad och färre invändningar eftersom företagets rykte redan har validerats på marknaden, vilket minskar tiden för att sluta avtal eftersom de blir det säkra och självklara valet för sina kunder. Dessutom påverkar ett starkt rykte positivt kundlojaliteten.

Hur kan man påskynda intäkterna med Reputation-Led Growth?

CMOs för B2B-startups måste förstå att rykte inte bara är en immateriell tillgång – det är en intäktsaccelerator. Implementeringen av en RLG-strategi på ett praktiskt sätt är baserad på följande pelare:

Förvandla dina chefer till strategiska talespersoner
En startup:s rykte börjar ofta med dess ledare. CEO:erna och CMO:erna måste vara aktiva på marknaden, dela kunskap och leda diskussioner. LinkedIn, branschevenemang och specialiserade medier är viktiga kanaler för detta.

2. Använd PR och organisk media för att skapa socialt bevis
Närvaron i strategiska fordon bygger förtroende. B2B-kunden behöver extern validering för att minska riskerna.

3. Skapa trovärdighet genom strategiska partnerskap
Startups som samarbetar med starka aktörer får omedelbart mer förtroende på marknaden.

4. Bygg ett ekosystem av försvarare för ditt varumärke
Nöjda kunder är den bästa kanalen för förvärv. På RLG sprids ryktet via digital mun till mun och strategiska rekommendationer. Kundrecensioner och publicerade fallstudier är mer kraftfulla än vilken prestationskampanj som helst.

Reputation-Led Growth är inte en tillfällig trend. På finansmarknaden, till exempel, där förtroende är allt, erövrar startups som behärskar detta spel kunder snabbare, säljer med mindre friktion och bygger barriärer mot konkurrenterna. CMOs som förstår detta slutar vara bara marknadsföringschefer och blir tillväxtstrateger, som använder rykte som en verklig skalfaktor.

Frågan är nu inte längre "hur mycket investerar vi i varumärkesbyggande?", utan "hur säkerställer vi att marknaden litar på vårt varumärke redan innan det första kommersiella kontakten?"

Hur många gånger har du blivit rörd av en marknadsföringskampanj? Människor kopplar samman med människor, något som blir allt mer närvarande i företagsstrategier för att stärka denna känslomässiga koppling med deras kunder. När ett varumärke lyckas omvandla sitt budskap till en engagerande berättelse slutar det bara vara ett alternativ på marknaden och blir en del av publikens liv, något som, om det görs väl, kan ge utmärkta resultat för varumärkets rykte och försäljning.

Den moderna konsumenten är mer informerad, mer krävande och har mindre tålamod för varumärken som bara "trycker" produkter. Vi lever i en era av personalisering, syfte och transparens, där de varumärken som kan humanisera sin kommunikation och erbjuda autentiska upplevelser definitivt ligger steget före. Det, tillsammans med tillväxten av artificiell intelligens och automation, har gjort att den mänskliga faktorn har blivit ännu mer värdefull, och betonat vikten av att kombinera teknologi med känslighet för att skapa minnesvärda upplevelser som ger konkurrensfördelar.

I detta scenario skapar många företag så starka emotionella band att deras kunder blir riktiga fans, som inte bara knyter an till de erbjudna produkterna eller tjänsterna utan också till människorna bakom allt detta. Enligt neuromarketingstudier, som bevis på detta, presterade kampanjer med rent emotionellt innehåll ungefär dubbelt så bra som de med enbart rationellt innehåll. Men, en bra berättelse handlar om mer än bara denna emotionella koppling.

När den är väl utformad och i kombination med en väl berättad berättelse väcker denna koppling önskan och behov, vilket får kunden att identifiera sig med varumärkets värderingar, känna att det förstår deras smärtor och önskningar, att det talar med dem och att det finns ett större syfte bakom kommunikationen – något som kan vara avgörande för att skapa en konversion.

Varumärken som skapar starka känslor känner av påverkan direkt på försäljningen. Trots allt tenderar lojala konsumenter att handla oftare och försvara det företaget, rekommendera det till familj och vänner. Dessutom hjälper denna lojalitet att minska känsligheten för rabatter och kampanjer eftersom du betalar för det du upplever som värdefullt. Kunder som känner sig förstådda och värderade har också mindre chans att byta till konkurrenter, vilket också förbättrar retentionstakten.

Hur kan företagen nu stärka denna emotionella koppling och vinna alla dessa fördelar? Börja med att lära känna din kund djupt. Använd data för att förstå dina smärtor, önskningar och beteenden. Ju mer personligt anpassat innehållet är, desto större är chansen att skapa en verklig koppling.

Med dessa information i handen, skapa en äkta berättelse. Berätta riktiga historier med karaktärer, utmaningar och känslor. En bra berättelse engagerar eftersom den speglar situationer i publikens liv, väcker empati och identifikation. Ett tips för att bygga detta är att använda konsumenternas emotionella triggers, trots allt, känslor som tillhörighet, nostalgi, övervinnande och empati, när de används med känslighet, gör budskapet mer minnesvärt.

Skapa minnesvärda multikanalsupplevelser, oavsett vilken plattform du investerar i. Kampanjerna bör återspegla varumärkets emotionella ton, och upplevelsen måste vara smidig, sammanhängande och förtrollande vid alla kontaktpunkter. Allt detta bör vara i linje med ett mycket tydligt syfte och värde, eftersom moderna konsumenter värdesätter varumärken som tar ställning. Transparens, inkludering, hållbarhet och socialt ansvar är teman som skapar engagemang när de kommuniceras med sanning.

Samla så mycket information som möjligt om dina kunders beteenden och behov, förstå vilka triggers som fungerar bäst för denna målgrupp, mät resultaten och förstå effekterna av detta med konverteringsmåtten. Varumärken som lyckas balansera dessa två universum (ration och känsla) med strategi och känslighet kommer inte bara att sälja mer, utan också vinna något ännu mer värdefullt: emotionell lojalitet.

Künstlig intelligens (KI) ses ofta som en revolutionerande teknik som kan ge effektivitet, precision och öppna nya strategiska möjligheter. Men samtidigt som företagen drar nytta av AI:s fördelar, uppstår också en kritisk och ibland försummad utmaning: algoritmisk rättvisa. Dolda fördomar i dessa system kan inte bara äventyra effektiviteten i affärsbesluten utan också orsaka betydande juridiska, etiska och sociala konsekvenser.

Närvaron av algoritmiska bias kan förklaras av själva AI:ns natur, särskilt inom maskininlärning. Modeller tränas med historiska data, och när dessa data speglar fördomar eller sociala snedvridningar, tenderar algoritmerna naturligt att fortsätta dessa bias. Förutom bias i informationen kan själva algoritmen orsaka en obalans i viktningen av faktorer, eller i de data som används som proxy, det vill säga data som ersätter den ursprungliga informationen men inte är idealiska för den analysen.

Ett emblematiskt exempel på detta fenomen finns i användningen av ansiktsigenkänning, särskilt i känsliga sammanhang som offentlig säkerhet. Flera brasilianska städer har infört automatiserade system för att öka effektiviteten i polisinsatser, men analyser visar att dessa algoritmer ofta gör betydande fel, särskilt när de identifierar personer från specifika etniska grupper, som svarta personer. Forskning av forskaren Joy Buolamwini vid MIT visade att kommersiella algoritmer har felprocent över 30 % för svarta kvinnor, medan den för vita män sjunker drastiskt till mindre än 1 %.

Brasiliansk lagstiftning: mer stränghet i framtiden

I Brasil, utöver den allmänna dataskyddslagen (LGPD) är också den juridiska ramen för AI (Lagförslag nr 2338/2023) under behandling, vilken fastställer allmänna riktlinjer för utveckling och tillämpning av AI i landet.

Även om det ännu inte är godkänt, signalerar detta lagförslag redan rättigheter som företagen ska respektera, såsom: rätten till förhandsinformation (att informera när användaren interagerar med ett AI-system), rätten till förklaring av automatiserade beslut, rätten att bestrida algoritmiska beslut och rätten till icke-diskriminering på grund av algoritmiska bias.

Dessa punkter kräver att företag inför transparens i generativa AI-system (till exempel att tydligt ange när en text eller ett svar har genererats av en maskin) och mekanismer för granskning för att förklara hur modellen kom fram till ett visst resultat.

Algoritmisk styrning: lösningen på snedvridningar

För företag går algoritmiska bias utöver den etiska sfären och blir viktiga strategiska problem. Biaserade algoritmer har potential att förvränga viktiga beslut i interna processer som rekrytering, kreditgivning och marknadsanalys. Till exempel kan en filialprestandaanalysalgoritm som systematiskt överskattar stadsområden till nackdel för perifera områden (på grund av ofullständiga data eller fördomar) leda till felriktade investeringar. Sådana dolda bias undergräver effektiviteten av datadrivna strategier, vilket får chefer att fatta beslut baserade på delvis felaktig information.

Dessa bias kan korrigeras, men de kommer att bero på en algoritmisk styrningsstruktur, med fokus på datadiversitet, transparens i processerna och inkludering av mångsidiga och tvärvetenskapliga team i teknikutvecklingen. Genom att investera i mångfald i de tekniska teamen kan företag till exempel snabbare identifiera potentiella källor till bias, säkerställa att olika perspektiv beaktas och att fel upptäcks i ett tidigt skede.

Dessutom är användningen av kontinuerlig övervakningsverktyg avgörande. Dessa system hjälper till att upptäcka algoritmiska biasavvikelser i realtid, vilket möjliggör snabba justeringar och minimerar negativ påverkan.

Transparens är en annan viktig praxis för att minska bias. Algoritmer bör inte fungera som svarta lådor, utan som tydliga och förklarbara system. När företag väljer att vara transparenta vinner de förtroende från kunder, investerare och regleringsmyndigheter. Transparensen underlättar externa revisioner och främjar en kultur av delat ansvar i AI-styrningen.

Andra initiativ inkluderar anslutning till ramverk och certifieringar för ansvarsfull AI-styrning. Det inkluderar att skapa interna etikkommittéer för AI, fastställa företagsriktlinjer för dess användning och anta internationella standarder. Till exempel hjälper ramverk som: ISO/IEC 42001 (AI-ledningssystem), ISO/IEC 27001 (information security) och ISO/IEC 27701 (integritet) att strukturera kontroller i de dataprocesser som används av generativ AI. Ett annat exempel är de rekommenderade praxis som fastställts av NIST (National Institute of Standards and Technology) i USA, som vägleder hanteringen av algoritmisk risk, inklusive upptäckt av bias, datakvalitetskontroller och kontinuerlig övervakning av modeller.

Specialiserade konsultföretag spelar en strategisk roll i denna situation. Med expertis inom ansvarsfull artificiell intelligens, algoritmstyrning och regulatorisk efterlevnad hjälper dessa företag organisationer inte bara att undvika risker utan också att omvandla rättvisa till en konkurrensfördel. Dessa konsultföretags verksamhet sträcker sig från detaljerade riskbedömningar till utveckling av interna policyer, inklusive företagsutbildningar om AI-etik, för att säkerställa att team är förberedda att identifiera och motverka möjliga algoritmiska fördomar.

På så sätt är mitigeringen av algoritmiska bias inte bara en förebyggande åtgärd utan en strategisk metod. Företag som bryr sig om algoritmisk rättvisa visar socialt ansvar, stärker sitt rykte och skyddar sig mot rättsliga sanktioner och offentliga kriser. Opartiska algoritmer tenderar att erbjuda mer precisa och balanserade insikter, vilket ökar effektiviteten i affärsbeslut och stärker organisationernas konkurrensposition på marknaden.

Av Sylvio Sobreira Vieira, VD och chef för konsultverksamheten på SVX Consultoria